Introduction au Topic Modeling et Techniques Associées

📋 Plan du Cours

1. Fondements du topic modeling
2. Objectifs et principe de fonctionnement
3. Techniques de modélisation de sujets
4. Analyse sémantique latente
5. Allocation latente de Dirichlet
6. BERTopic et comparaison finale

📖 1. Fondements du topic modeling

🔑 Notions clés & Définitions

• Topic modeling : Technique de text mining/NLP visant à découvrir des thématiques latentes dans un corpus de documents non annotés.
• Topic : En topic modeling, un topic est un ensemble récurrent de mots qui décrit au mieux un thème présent dans les documents.
• Analyse exploratoire : Usage du topic modeling pour comprendre la structure thématique d’un corpus avant toute modélisation supervisée.

📝 Points essentiels

• Le topic modeling sert à découvrir automatiquement des thématiques cachées présentes dans un ensemble de documents non annotés.
• Un topic correspond à un groupe de mots apparaissant fréquemment ensemble et servant à représenter un thème.
• Les topics modélisent aussi la structure des sujets et la manière dont ils sont liés entre eux.

💡 Astuce mémo

Topics = thèmes révélés par cooccurrence de mots récurrents.

📖 2. Objectifs et principe de fonctionnement

🔑 Notions clés & Définitions