Modello di Topic LDA Spiegabile

LDA Spiegabile combina Latent Dirichlet Allocation — il modello probabilistico canonico di topic introdotto da Blei, Ng, e Jordan nel 2003 — con strumenti di interpretabilità post-hoc e intrinseci che rendono ogni topic scoperto auditabile, etichettabile e affidabile per i revisori umani. È ampiamente utilizzato nell'NLP, nell'analisi testuale delle scienze sociali e nelle discipline umanistiche computazionali dove la trasparenza è richiesta accanto alla scoperta.