Modelo de Tópicos NMF Explicable
Un Modelo de Tópicos NMF Explicable combina la Factorización de Matrices No Negativas —una descomposición basada en partes de una matriz documento-término— con técnicas explícitas de interpretabilidad como métricas de coherencia, puntuaciones de contribución de palabras y atribuciones estilo SHAP para hacer que los tópicos descubiertos sean transparentes y auditables por lectores humanos.
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Non-negative Matrix Factorization Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/explainable-nmf-topic-model
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