LDA, или латентное распределение Дирихле (Latent Dirichlet Allocation), — это алгоритм, используемый в области обработки естественного языка и тематического моделирования. Он помогает выявлять скрытые темы в текстах, анализируя множество документов и группируя слова в наборы, характерные для определённых тем.
Идея заключается в том, что каждый документ может обсуждать несколько тем, и каждая тема представлена набором слов. LDA предполагает, что каждому документу соответствует смешанное распределение тем, а каждой теме — распределение слов. Таким образом, по тексту документа алгоритм находит, какие темы наиболее вероятны и какие слова к ним относятся.
В результате использования LDA можно получить представление о подтемах и основных концепциях в большом объеме текстовой информации, что полезно для анализа данных, поисковых систем и рекомендаций.