Machine learningDeep learning / NLP / CV
미세 조정 LDA 토픽 모델
미세 조정 LDA는 대규모 일반 코퍼스에서 훈련된 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 모델을 도메인별 문서에 대한 추론을 계속함으로써 특정 대상 도메인에 적응시킵니다. LDA를 처음부터 학습시키는 대신, 사전 훈련된 토픽-단어 분포를 정보에 입각한 시작점으로 사용하여, 모델이 처음부터 훈련하는 것보다 더 적은 데이터로 더 빠르게 일관성 있는 도메인 토픽을 발견할 수 있도록 합니다.
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출처
- Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022. link ↗
- Hoffman, M., Bach, F. R., & Blei, D. M. (2010). Online Learning for Latent Dirichlet Allocation. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 23, 856–864. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Latent Dirichlet Allocation Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/fine-tuned-lda-topic-model
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