Mengenal Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Latent Dirichlet Allocation (LDA) adalah sebuah teknik unsupervised machine learning yang digunakan untuk topic modeling. LDA bertujuan untuk menemukan struktur tersembunyi atau latent dalam kumpulan dokumen berdasarkan distribusi kata-kata yang muncul di dalamnya. Dalam konteks teks, LDA digunakan untuk mengidentifikasi topik-topik yang mendasari sebuah kumpulan dokumen berdasarkan pola distribusi kata.
Konsep Utama dalam LDA:
- Topik
Topik di sini merujuk pada kumpulan kata-kata yang sering muncul bersama dalam dokumen. Misalnya, dalam kumpulan dokumen tentang kesehatan, topik bisa berkaitan dengan kata-kata seperti “diet”, “olahraga”, “kesehatan”, dll.
2. Dokumen
LDA mengasumsikan bahwa setiap dokumen adalah campuran dari beberapa topik yang memiliki proporsi tertentu. Misalnya, sebuah artikel bisa membahas 60% topik “kesehatan” dan 40% topik “teknologi”.
3. Kata
Setiap kata dalam dokumen didistribusikan berdasarkan topik yang ada. Kata-kata yang sering muncul dalam topik tertentu akan lebih banyak ditemukan di dokumen-dokumen yang terkait dengan topik tersebut.
Cara Kerja LDA:
LDA bekerja dengan menggunakan pendekatan generative probabilistic model. Berikut adalah gambaran umum dari cara kerjanya:
- Inisialisasi Topik: Misalnya, kita memutuskan bahwa ada 5 topik yang ingin kita temukan dalam dataset dokumen.
2. Penugasan Kata ke Topik: Setiap kata dalam dokumen di-assign ke satu topik secara acak
3. Iterasi: Selama beberapa iterasi, LDA memperbarui penugasan topik untuk setiap kata berdasarkan dua faktor
- Seberapa sering kata tersebut muncul dalam dokumen yang sedang dianalisis.
- Seberapa banyak kata tersebut muncul dalam dokumen-dokumen lain yang sudah diberi penugasan topik.
4. Output: Setelah beberapa iterasi, LDA menghasilkan distribusi topik untuk setiap dokumen dan distribusi kata untuk setiap topik. Hasilnya adalah gambaran tentang topik-topik yang ada dalam kumpulan dokumen dan bagaimana dokumen-dokumen tersebut terkait dengan topik-topik tersebut.
Keuntungan LDA:
- Mengidentifikasi Topik Secara Otomatis: LDA dapat membantu menemukan tema atau topik utama dalam kumpulan dokumen yang besar tanpa memerlukan anotasi manual
- Peningkatan Analisis Teks: Teknik ini sering digunakan dalam analisis teks untuk memperbaiki pencarian, klasifikasi, atau bahkan dalam pengambilan keputusan berbasis data teks.
Penggunaan LDA:
- Topic Modeling: Memahami struktur tematik dalam dokumen besar seperti artikel berita, jurnal ilmiah, atau review produk.
- Rekomendasi: LDA dapat digunakan untuk merekomendasikan artikel atau produk berdasarkan topik-topik yang relevan.
- Pemahaman Wacana: Mengidentifikasi pola-pola umum dalam data teks untuk memahami preferensi, tren, atau pandangan masyarakat.
Secara keseluruhan, LDA sangat berguna untuk menemukan struktur tersembunyi dalam kumpulan teks yang besar, dengan memberikan gambaran tentang topik-topik yang mendasari dokumen-dokumen tersebut.
