b'\n_START_ARTICLE_\nAlocare latent\xc4\x83 Dirichlet\n_START_PARAGRAPH_\n\xc3\x8en prelucrarea limbajului natural, alocarea latent\xc4\x83 Dirichlet, prescurtat LDA (englez\xc4\x83 latent Dirichlet allocation), este un model statistic generativ care permite explicarea unor mul\xc8\x9bimi de observa\xc8\x9bii prin grupuri neobservate care explic\xc4\x83 de ce unele submul\xc8\x9bimi din date sunt similare. De exemplu, dac\xc4\x83 observa\xc8\x9biile sunt cuvinte adunate din documente, se postuleaz\xc4\x83 c\xc4\x83 fiecare document este un amestec de un num\xc4\x83r mic de teme \xc8\x99i c\xc4\x83 prezen\xc8\x9ba fiec\xc4\x83rui cuv\xc3\xa2nt \xc3\xaen acel document se datoreaz\xc4\x83 uneia dintre temele abordate \xc3\xaen document. LDA este un exemplu de modelare a temelor.\n_START_SECTION_\nIstoric\n_START_PARAGRAPH_\n\xc3\x8en contextul geneticii popula\xc8\x9biei, LDA a fost propus de J. K. Pritchard, M. Stephens \xc8\x99i P. Donnelly \xc3\xaen anul 2000. \xc3\x8en contextul \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9b\xc4\x83rii automate, domeniul \xc3\xaen care este cel mai aplicat ast\xc4\x83zi, LDA a fost redescoperit \xc3\xaen mod independent de c\xc4\x83tre David Blei, Andrew Ng \xc8\x99i Michael I. Jordan \xc3\xaen 2003 \xc8\x99i a fost prezentat ca un model grafic pentru descoperirea temelor. \xc3\x8encep\xc3\xa2nd cu 2019, aceste dou\xc4\x83 lucr\xc4\x83ri au 24.620 \xc8\x99i respectiv 26.320 cit\xc4\x83ri, ceea ce le face printre cele mai citate din domeniile \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9b\xc4\x83rii automate \xc8\x99i inteligen\xc8\x9bei artificiale.\n_START_SECTION_\nTeme\n_START_PARAGRAPH_\n\xc3\x8en LDA, fiecare document poate fi privit ca un amestec de diferite teme, unde fiecare document este considerat a avea o mul\xc8\x9bime de teme care \xc3\xaei sunt atribuite prin LDA. Aceast\xc4\x83 metod\xc4\x83 este identic\xc4\x83 cu analiza semantic\xc4\x83 latent\xc4\x83 probabilistic\xc4\x83 (pLSA), cu excep\xc8\x9bia faptului c\xc4\x83 \xc3\xaen LDA se presupune c\xc4\x83 distribu\xc8\x9bia temelor are o distribu\xc8\x9bie Dirichlet a priori rar\xc4\x83. Distribu\xc8\x9bia Dirichlet rar\xc4\x83 codific\xc4\x83 intui\xc8\x9bia c\xc4\x83 documentele acoper\xc4\x83 doar o mul\xc8\x9bime mic\xc4\x83 de teme \xc8\x99i c\xc4\x83 temele folosesc doar o mul\xc8\x9bime mic\xc4\x83 de cuvinte \xc3\xaen mod frecvent. \xc3\x8en practic\xc4\x83, acest lucru duce la o mai bun\xc4\x83 dezambiguizare a cuvintelor \xc8\x99i la o mai precis\xc4\x83 atribuire a documentelor la teme. LDA este o generalizare a modelului pLSA, care este echivalent cu LDA cu o distribu\xc8\x9bie Dirichlet a priori uniform\xc4\x83._NEWLINE_De exemplu, un model LDA ar putea avea teme care pot fi clasificate ca PISIC\xc4\x82 \xc8\x99i C\xc3\x82INE. O tem\xc4\x83 are probabilit\xc4\x83\xc8\x9bi de a genera diverse cuvinte, precum lapte, miau \xc8\x99i pisoi, care pot fi clasificate \xc8\x99i interpretate de c\xc4\x83tre cititor ca \xe2\x80\x9ePISIC\xc4\x82\xe2\x80\x9d. Desigur, cuv\xc3\xa2ntul pisic\xc4\x83 va avea probabilitate mare dat\xc4\x83 aceast\xc4\x83 tem\xc4\x83. Tema C\xc3\x82INE are, de asemenea, probabilit\xc3\xae\xc8\x9bi de a genera fiecare cuv\xc3\xa2nt, unde c\xc4\x83\xc8\x9belu\xc8\x99, l\xc4\x83trat \xc8\x99i os ar putea avea probabilitate mare. Cuvintele f\xc4\x83r\xc4\x83 relevan\xc8\x9b\xc4\x83 special\xc4\x83, precum \xe2\x80\x9e\xc8\x99i\xe2\x80\x9d (vezi cuvinte gramaticale), vor avea aproximativ aceea\xc8\x99i probabilitate \xc3\xaentre clase (sau pot fi plasate \xc3\xaentr-o categorie separat\xc4\x83). O tem\xc4\x83 nu este puternic definit\xc4\x83 nici semantic, nici epistemologic. Este identificat\xc4\x83 pe baza detect\xc4\x83rii automat\xc4\x83 a probabilit\xc4\x83\xc8\x9bii co-apari\xc8\x9biei termenilor. Un cuv\xc3\xa2nt lexical poate s\xc4\x83 apar\xc4\x83 \xc3\xaen mai multe teme cu probabilitate diferit\xc4\x83, dar de obicei cu un alt set de cuvinte \xc3\xaenvecinate \xc3\xaen fiecare tem\xc4\x83._NEWLINE_Se presupune c\xc4\x83 fiecare document poate fi caracterizat de un anumit set de teme. Acest lucru este similar cu modelul sacului de cuvinte standard, unde cuvintele individuale sunt inter-schimbabile.'