Patrick's 데이터 세상

토픽 모델링은 문서 집합에서 토픽을 찾아내는 프로세스. LDA(잠재 디리클레 할당)는 토픽 모델링의 대표적인 알고리즘이다. 문서의 토픽 혼합으로 구성되어 있으며, 토픽들은 확률 분포에 기반하여 단어들을 생성한다 가정한다. 👉🏻 Summary 문서1 : 저는 사과랑 바나나를 먹어요 문서2 : 우리는 귀여운 강아지가 좋아요 문서3 : 저의 깜찍하고 귀여운 강아지가 바나나를 먹어요 만일 LDA에 위 3문장에서 2개의 토픽(토픽 개수 k=2)을 찾으라고 요청한다. 문서1 : 토픽 A 100% 문서2 : 토픽 B 100% 문서3 : 토픽 B 60%, 토픽 A 40% 토픽A : 사과 20%, 바나나 40%, 먹어요 40%, 귀여운 0%, 강아지 0%, 깜찍하고 0%, 좋아요 0% 토픽B : 사과 0%, 바나나 0%..