소개

Latent Dirichlet Allocation (LDA)는 토픽 모델링(Topic Modeling) 기법 중 하나로, 문서 집합에서 숨겨진 토픽을 추출하는 확률적 그래픽 모델입니다. LDA는 주어진 문서 내에서 공통적인 주제를 찾아내어 토픽의 분포를 추론하는 작업을 수행합니다.

LDA의 핵심 아이디어는 각 문서가 토픽들의 혼합으로 구성되며, 각 토픽은 단어들의 분포를 가지고 있다는 가정입니다. 따라서 LDA는 문서를 작성하는 과정에 포함된 토픽들을 찾아내는 것을 목표로 합니다.

LDA의 동작 원리

LDA의 동작 원리를 간단히 설명하겠습니다. LDA는 문서 집합에 대해 다음과 같은 가정을 합니다.

1. 각 문서는 여러 개의 토픽으로 구성되어 있습니다.
2. 각 토픽은 다양한 단어들의 분포를 가지고 있습니다.
3. 각 문서에서 사용되는 단어들은 해당 문서의 토픽들로부터 생성되었습니다.

LDA는 주어진 문서 집합을 입력으로 받아, 알고리즘이 자동으로 토픽의 수와 각 토픽의 단어 분포를 추정합니다. 이를 위해 LDA는 Gibbs Sampling이라는 알고리즘을 사용합니다.

LDA를 사용한 토픽 모델링 예시

import numpy as np
import lda

# 문서 집합 (문서 수 x 단어 수)의 형태로 데이터를 준비합니다.
doc_word_matrix = np.array([[1, 0, 2, 1, 0],
                            [0, 1, 1, 0, 1],
                            [2, 0, 3, 0, 1],
                            [0, 2, 0, 1, 0]])

# 토픽의 수를 지정합니다.
num_topics = 2

# LDA 모델을 생성하고 학습합니다.
model = lda.LDA(n_topics=num_topics, n_iter=1000, random_state=1)
model.fit(doc_word_matrix)

# 학습된 모델을 사용하여 문서 집합의 토픽들을 추론합니다.
topic_matrix = model.transform(doc_word_matrix)

위 예시 코드에서는 LDA 모델을 사용하여 4개의 문서로 구성된 문서 집합에서 2개의 토픽을 추론합니다. 추론 결과는 topic_matrix에 저장되어 반환됩니다.

요약

Latent Dirichlet Allocation (LDA)는 토픽 모델링을 수행하는 확률적 그래픽 모델로, 문서 집합 내에서 숨겨진 토픽들을 추출하는 기법입니다. LDA는 각 문서의 토픽 분포와 토픽의 단어 분포를 추정하여 토픽 모델링 작업을 수행합니다.