Tópicos latentes

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, los tópicos latentes se refieren a temas subyacentes o estructuras ocultas presentes en un conjunto de datos textuales. Estos tópicos no se observan directamente, sino que se infieren a través de técnicas algorítmicas avanzadas que identifican patrones y correlaciones en el uso de palabras.

Se utilizan generalmente en el modelado de tópicos, como en el algoritmo LDA (Latent Dirichlet Allocation), para analizar grandes colecciones de documentos y categorizarlos en conjuntos temáticos relacionados. Los tópicos latentes son esenciales en tareas como la recuperación de información, el análisis de contenido y la minería de texto.

Los modelos basados en tópicos latentes permiten asignar etiquetas temáticas a documentos, facilitando el resumen automático, la recomendación de contenido y la organización de datos textuales sin intervención humana. Esto resulta particularmente valioso para mejorar la comprensión de datos no estructurados en dominios como negocios, ciencias sociales o sistemas de búsqueda en línea.