ল্যাটেন্ট ডিরিচলে অ্যালোকেশন (LDA)
ল্যাটেন্ট ডিরিচলে অ্যালোকেশন (LDA) হলো বিচ্ছিন্ন ডেটার সংগ্রহের জন্য একটি জেনারেটিভ প্রোবাবিলিস্টিক মডেল, যা ২০০৩ সালে ব্লেই, এনজি এবং জর্ডান প্রবর্তন করেন। এটি প্রতিটি ডকুমেন্টকে ল্যাটেন্ট টপিকের মিশ্রণ হিসেবে এবং প্রতিটি টপিককে শব্দের উপর একটি সম্ভাব্যতা বিতরণ হিসেবে বিবেচনা করে, যা বৃহৎ টেক্সট কর্পোরা জুড়ে বিষয়ভিত্তিক কাঠামোর তত্ত্বাবধানহীন আবিষ্কার সক্ষম করে। এটি মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং-এর অন্যতম সর্বাধিক উদ্ধৃত গবেষণাপত্র।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022. DOI: 10.5555/944919.944937 ↗
- Blei, D. M. (2012). Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77–84. DOI: 10.1145/2133806.2133826 ↗
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 9). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Latent Dirichlet Allocation (LDA — Blei, Ng & Jordan 2003). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/latent-dirichlet-allocation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- K-Means ক্লাস্টারিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- Non-negative Matrix Factorization (NMF)যন্ত্র শিখন↔ compare
- Word2Vecটেক্সট খনন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →