Which of the following is a method used for topic modeling?

Đáp án đúng: "Latent Dirichlet Allocation (LDA)". LDA là mô hình xác suất sinh, giả định mỗi văn bản là hỗn hợp của một số chủ đề ẩn và mỗi chủ đề là một phân phối trên các từ, với tiên nghiệm Dirichlet; học trên ma trận đếm từ sẽ cho ra các nhóm từ đặc trưng của từng chủ đề, nên đây là phương pháp topic modeling (mô hình hoá chủ đề) kinh điển. "Principal Component Analysis (PCA)" sai vì PCA là giảm chiều tuyến tính tìm hướng phương sai lớn nhất, thành phần của nó có thể mang giá trị âm nên khó đọc thành chủ đề. "Support Vector Machines (SVM)" sai vì SVM là thuật toán phân loại có giám sát, cần nhãn sẵn, trong khi mô hình hoá chủ đề là bài toán không giám sát. "K-Means Clustering" sai vì K-Means gán cứng mỗi văn bản vào đúng một cụm theo khoảng cách, không mô hình hoá văn bản như hỗn hợp nhiều chủ đề; nó gom được văn bản giống nhau nhưng không phải phương pháp topic modeling chuẩn.