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.
Teste tes connaissances avec un QCM de 12 questions sur Introduction au Topic Modeling et Techniques Associées.
1. Quel est l’objectif principal du topic modeling dans un corpus de documents non annotés ?
2. Dans le cadre du topic modeling, qu’est-ce qu’un topic ?
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