Latent Dirichlet Allocation (LDA)

Es un modelo probabilístico generativo utilizado en el análisis de temas dentro de un conjunto de documentos.

Su objetivo principal es descubrir distribuciones latentes de temas en un corpus de texto, donde cada documento se considera como una mezcla de múltiples temas y cada tema se define como una distribución de palabras.

Los temas latentes son inferidos mediante técnicas de aprendizaje no supervisado, como el muestreo de Gibbs o la inferencia variacional, debido a que el modelo asume que los datos observados son generados por estructuras latentes ocultas.

Relación entre machine learning y procesamiento del lenguaje natural

Este modelo encuentra una gran aplicación en tareas como la recuperación de información, clasificación de textos y minería de opiniones.

Por su capacidad para capturar la semántica subyacente en colecciones textuales, es ampliamente utilizado en la inteligencia artificial, machine learning y procesamiento de lenguaje natural.

Requiere ajustes en parámetros como el número de temas y las hiperparámetros de distribución para obtener resultados óptimos y adecuados al dominio del problema.

Latent Semantic Indexing (Indexación Semántica Latente)