Back Assignació Latent de Dirichlet Catalan Latent Dirichlet Allocation German Latent Dirichlet allocation English تخصیص پنهان دیریکله FA Allocation de Dirichlet latente French 잠재 디리클레 할당 Korean Alocação latente de Dirichlet Portuguese Alocare latentă Dirichlet Romanian Латентное размещение Дирихле Russian Latent Dirichlet allocation Turkish
En aprendizaje automático, la Asignación Latente de Dirichlet (ALD) o Latent Dirichlet Allocation (LDA) es un modelo generativo que permite que conjuntos de observaciones puedan ser explicados por grupos no observados que explican por qué algunas partes de los datos son similares. Por ejemplo, si las observaciones son palabras en documentos, presupone que cada documento es una mezcla de un pequeño número de categorías (también denominados como tópicos) y la aparición de cada palabra en un documento se debe a una de las categorías a las que el documento pertenece. LDA es un ejemplo de modelo de categorías y fue presentado como un modelo en grafo para descubrir categorías por David Blei, Andrew Ng y Michael Jordan en 2002.[1]
- ↑ Blei, David M.; Ng, Andrew Y.; Jordan, Michael I (enero de 2003). «Latent Dirichlet allocation». En Lafferty, John, ed. Journal of Machine Learning Research 3 (4–5): pp. 993-1022. doi:10.1162/jmlr.2003.3.4-5.993. Archivado desde el original el 1 de mayo de 2012. Consultado el 18 de septiembre de 2012.