Machine learningDeep learning / NLP / CV

व्याख्या योग्य विषय मॉडलिंग

व्याख्या योग्य विषय मॉडलिंग (Explainable Topic Modeling) अनपर्यवेक्षित विषय खोज — जैसे LDA, NMF, या BERTopic जैसे न्यूरल वेरिएंट — को व्याख्यात्मकता उपकरणों (शीर्ष-शब्द सूचियाँ, सुसंगतता स्कोर, SHAP, ध्यान भार) के साथ जोड़ती है जो सीखे गए विषयों को पारदर्शी, लेखा-परीक्षण योग्य और मॉडलिंग टीम से परे डोमेन विशेषज्ञों और हितधारकों के लिए संप्रेषित करने योग्य बनाते हैं।

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स्रोत

  1. Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022. link
  2. Grootendorst, M. (2022). BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure. arXiv preprint arXiv:2203.05794. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Topic Modeling (Interpretable Latent Topic Discovery). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-topic-modeling

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ScholarGateExplainable Topic Modeling (Explainable Topic Modeling (Interpretable Latent Topic Discovery)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-topic-modeling · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026