主题建模（Topic Modeling）是一种统计模型，用于在一组文档中发现抽象的“主题”。这些主题可以看作是潜在的变量，能够捕获文档集合中的语义结构。主题建模的核心思想是，每篇文档都可以看作是多个主题的混合，而每个主题则由一组词构成。这种技术通过分析文档中出现的单词来发现文档中的主题，主题是指在文档集合中共同出现的词汇和短语的集合。
主题建模是一种无监督的机器学习技术，不需要标记数据进行模型训练。它通过统计建模来发现文档中的隐藏主题，并将每个主题表示为词汇表中所有单词的概率分布。常见的主题建模算法包括潜在狄利克雷分配（LDA）、潜在语义分析（LSA）等。LDA是一种基于概率模型的算法，将文档视为随机混合物，每个主题由一组单词分布表示。
主题建模在自然语言处理（NLP）和文本挖掘中广泛应用，用于文本分类、信息检索、社交网络分析等多个领域。它可以帮助研究人员识别大型语料库中的潜在统一概念，这些概念可能与人类难以理解的主题无关。此外，主题建模还可以用于探索新闻文章或研究论文中的概念，结构化社交媒体数据和消费者反馈，以及文本摘要和建议框架。
总之，主题建模是一种强大的工具，用于从大量文档中自动提取主题信息，揭示文档集合中的隐藏语义结构，并提供关于这些主题的相关信息，如词汇、概念和情感
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！