LDA模型

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种主题模型，它可以将文档集中的每篇文档的主题以概率分布的形式给出。同时，它是一种三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。在LDA中，每个文档可以包含多个主题，而每个主题又可以包含多个词。通过训练LDA模型，我们可以发现文档集合中隐藏的主题信息，从而对文档进行分类和聚类等操作。LDA模型广泛应用于自然语言处理、文本挖掘等领域。