Themenmodellierung — Latent Dirichlet Allocation
Latent Dirichlet Allocation (LDA) ist ein von Blei, Ng und Jordan (2003) eingeführtes generatives probabilistisches Modell, das die zugrundeliegenden versteckten Themenverteilungen in einer Dokumentensammlung extrahiert. Es behandelt jedes Dokument als eine Mischung aus latenten Themen und jedes Thema als eine Verteilung über Wörter, wodurch ein unbeschrifteter Korpus in interpretierbare Themen umgewandelt wird.
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Quellen
- Blei, D.M., Ng, A.Y. & Jordan, M.I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993-1022. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/de/text-mining/topic-modeling-lda
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