隱含狄利克雷分佈

隱含狄利克雷分佈 ( 簡稱LDA ） ， 是一種主題模型 ， 它可以將文檔集中每篇文檔的主題按照概率分佈的形式給出 。 同時它是一種無監督學習算法 ， 在訓練時不需要手工標註的訓練集 ， 需要的僅僅是文檔集以及指定主題的數量k即可 。 此外LDA的另一個優點則是 ， 對於每一個主題均可找出一些詞語來描述它 。 LDA首先由 David M. Blei 、 吳恩達和邁克爾 · I · 喬丹於2003年提出 ， 目前在文本挖掘領域包括文本主題識別 、 文本分類以及文本相似度計算方面都有應用 。