Modelo de Tópicos LDA Explicable

LDA Explicable combina Latent Dirichlet Allocation — el modelo de tópicos probabilístico canónico introducido por Blei, Ng y Jordan en 2003 — con herramientas de interpretabilidad post-hoc e intrínsecas que hacen que cada tópico descubierto sea auditable, etiquetado y confiable para los revisores humanos. Se utiliza ampliamente en PNL, análisis de textos de ciencias sociales y humanidades computacionales donde se requiere transparencia junto con el descubrimiento.