What do the alpha and beta hyperparameters represent in the Latent Dirichlet Allocation (LDA) model for text classification?

Đáp án đúng: "Alpha: density of topics generated within documents, beta: density of terms generated within topics". LDA (Latent Dirichlet Allocation) mô hình mỗi văn bản là hỗn hợp chủ đề và mỗi chủ đề là phân phối trên từ; alpha là tham số của phân phối Dirichlet tiên nghiệm cho tỉ lệ chủ đề trong văn bản, alpha lớn thì mỗi văn bản chứa nhiều chủ đề trộn đều, alpha nhỏ thì mỗi văn bản tập trung vào ít chủ đề; beta là tham số Dirichlet cho phân phối từ trong chủ đề, beta lớn thì mỗi chủ đề trải ra nhiều từ. Vì vậy chúng đo mật độ chứ không phải số lượng. Chuỗi "Alpha: number of topics within documents, beta: number of terms within topics" được in hai lần và sai vì alpha, beta là tham số nồng độ, còn số chủ đề K là một siêu tham số riêng phải chọn trước, số từ thì do từ vựng quyết định. "Alpha: density of terms generated within topics, beta: density of topics generated within terms" đảo vai hai tham số, và cụm topics generated within terms không có nghĩa trong LDA vì từ không sinh ra chủ đề.