Machine learningDeep learning / NLP / CV
자가 지도 LDA 토픽 모델
자가 지도 LDA는 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)의 확률적 생성 모델 프레임워크와 마스크된 단어 예측 또는 대조 문서 목표와 같은 자가 지도 사전 훈련 신호를 결합하여, 수작업 레이블이 지정된 훈련 데이터 없이 토픽 발견을 안내합니다. 그 결과, 분포 통계에 기반하면서도 원시 텍스트에서 학습된 언어 구조로 풍부해진 토픽 표현을 얻게 됩니다.
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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 ↗
- Meng, Y., Huang, J., Zhang, Y., & Han, J. (2022). Topic Discovery via Latent Space Clustering of Pretrained Language Model Representations. Proceedings of WWW 2022, ACM. DOI: 10.1145/3485447.3512034 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Latent Dirichlet Allocation Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/self-supervised-lda-topic-model
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