human
Veuillez expliquer ce qu'est la "modélisation de sujets"
gpt
Dans les statistiques et le traitement du langage naturel, un modèle de sujet est un type de modèle statistique pour découvrir les «sujets» abstraits qui se produisent dans une collection de documents.La modélisation des sujets est un outil d'exploitation de texte fréquemment utilisé pour la découverte de structures sémantiques cachées dans un corps de texte.Intuitivement, étant donné qu'un document concerne un sujet particulier, on s'attendrait à ce que des mots particuliers apparaissent dans le document plus ou moins fréquemment: "chien" et "os" apparaîtront plus souvent dans des documents sur les chiens, le "chat" et le "miaulement"apparaîtra dans des documents sur les chats, et "le" et "est" apparaîtra à peu près également dans les deux.Un document concerne généralement plusieurs sujets dans différentes proportions;Ainsi, dans un document de 10% sur les chats et 90% sur les chiens, il y aurait probablement environ 9 fois plus de mots pour chiens que les mots de chat.Les «sujets» produits par les techniques de modélisation de sujets sont des grappes de mots similaires.Un modèle de sujet capture cette intuition dans un cadre mathématique, qui permet d'examiner un ensemble de documents et de découvrir, basé sur les statistiques des mots dans chacun, quels pourraient être les sujets et quel est l'équilibre des sujets de chaque document.
Les modèles de sujets sont également appelés modèles de sujets probabilistes, qui se réfèrent aux algorithmes statistiques pour découvrir les structures sémantiques latentes d'un corps de texte étendu.À l'ère de l'information, le montant du matériel écrit que nous rencontrons chaque jour est tout simplement au-delà de notre capacité de traitement.Les modèles de sujets peuvent aider à organiser et à nous offrir des informations pour comprendre les grandes collections de corps de texte non structurés.Développés à l'origine comme un outil d'exploration de texte, des modèles de sujets ont été utilisés pour détecter les structures instructives dans des données telles que les informations génétiques, les images et les réseaux.Ils ont également des applications dans d'autres domaines tels que la bioinformatique et la vision par ordinateur.