मल्टीमॉडल एलडीए टॉपिक मॉडल
मल्टीमॉडल एलडीए (Multimodal LDA) लेटेंट डिरिचलेट एलोकेशन (Latent Dirichlet Allocation) को एक एकल संभाव्य टॉपिक फ्रेमवर्क के भीतर कई डेटा मोडलिटियों — सबसे अधिक बार टेक्स्ट और छवियों — को संयुक्त रूप से मॉडल करने के लिए विस्तारित करता है। प्रत्येक दस्तावेज़ या डेटा इंस्टेंस मोडलिटियों में साझा किए गए अव्यक्त टॉपिकों के मिश्रण के रूप में दर्शाया जाता है, जिससे मॉडल को सुसंगत विषयों की खोज करने में सक्षम बनाया जा सके जो दृश्य और भाषाई सामग्री को एक साथ संरेखित करते हैं।
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स्रोत
- Blei, D. M. & Jordan, M. I. (2003). Modeling annotated data. Proceedings of the 26th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 127–134. DOI: 10.1145/860435.860460 ↗
- Barnard, K., Duygulu, P., Forsyth, D., de Freitas, N., Blei, D. M. & Jordan, M. I. (2003). Matching words and pictures. Journal of Machine Learning Research, 3, 1107–1135. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Latent Dirichlet Allocation Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/multimodal-lda-topic-model
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