Karteikarten: Introduction au Topic Modeling et Techniques Associées — 12 Karten

Topic modeling — définition ?

Technique pour découvrir des thèmes latents dans un corpus.

Topic — rôle ?

Représente un thème par un ensemble de mots récurrents.

Objectifs du topic modeling

Découvrir thèmes, résumer textes, explorer structure sémantique.

Différence avec classification

Topics non prédéfinis, documents peuvent avoir plusieurs topics.

Principe de fonctionnement

Basé sur cooccurrence et découverte non supervisée de sujets.

Techniques principales

LSA, LDA, BERTopic.

LSA — étape clé

Réduction dimensionnelle via SVD sur la matrice terme-document.

Matrice X — dimensions ?

X est m×n, où m=mots, n=documents.

Limites de la représentation brute

Dimension, bruit, synonymie, polysémie; LSA atténue via projection.

Décomposition SVD — formule ?

X=UΣVᵗ, U et V orthogonaux, Σ diagonale.

Réduction par SVD

Garder k plus grandes valeurs singulières, k≪rang(X).

Après LSA — représentation

Vecteurs k-dimensionnels pour documents, applications : recherche, clustering.