Modelagem de Tópicos — Latent Dirichlet Allocation
Latent Dirichlet Allocation (LDA) é um modelo probabilístico generativo introduzido por Blei, Ng e Jordan (2003) que extrai as distribuições de tópicos latentes subjacentes a uma coleção de documentos. Ele trata cada documento como uma mistura de tópicos latentes e cada tópico como uma distribuição sobre palavras, transformando um corpus não rotulado em temas interpretáveis.
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Fontes
- Blei, D.M., Ng, A.Y. & Jordan, M.I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993-1022. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/text-mining/topic-modeling-lda
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