Definition Was ist Latent Dirichlet Allocation (LDA)?

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Latent Dirichlet Allocation (LDA) ist ein für die Themenmodellierung eingesetztes generatives, statistisches Wahrscheinlichkeitsmodell. Es ist in der Lage, latente Themen eines Dokuments zu identifizieren und Wörter diesen Themen zuzuordnen. LDA wird häufig im Umfeld der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP) verwendet, ist aber auch in der Bildverarbeitung und anderen Anwendungen, wie in der Bioinformatik, einsetzbar.

Das Akronym für Latent Dirichlet Allocation lautet LDA. Bei Latent Dirichlet Allocation handelt es sich um ein generatives, statistisches Wahrscheinlichkeitsmodell, das beispielsweise für die Themenmodellierung und die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP) einsetzbar ist. Mit LDA lassen latente Themen (Latent Topics) eines Dokuments, zum Beispiel eines Textes, identifizieren und die Wörter des Textes diesen Themen zuordnen.

Ursprünglich geht LDA auf ein im Jahr 2000 veröffentlichtes Dokument zur Genanalyse zurück. Im Jahr 2003 wandten David M. Blei, Andrew Y. Ng und Michael I. Jordan das Wahrscheinlichkeitsmodell in ihrer Veröffentlichung auf Dokumente wie Texte an. Mithilfe von Latent Dirichlet Allocation lassen sich große Textmengen analysieren und klassifizieren oder neue Inhalte in Texten finden. LDA ist nicht auf die Verarbeitung natürlicher Sprache beschränkt, sondern auch in der Bildverarbeitung und anderen Anwendungen wie in der Bioinformatik oder Computer-Musikwissenschaft einsetzbar. Latent Dirichlet Allocation lässt sich zusammen mit künstlichen neuronalen Netzwerken und Verfahren des maschinellen Lernens anwenden.

Grundlagen zur Themenmodellierung

Typischer Anwendungsbereich von LDA ist die inhaltsbasierte Themenmodellierung (im Englischen: Content Based Topic Modeling). Unter Topic Modeling versteht man die Identifizierung der Themen eines noch nicht klassifizierten Dokuments durch die Zuordnung von bestimmten Wörtern zu diesen Themen. Topic Modeling basiert auf dem Grundsatz, dass Dokumente aus relativ wenigen unterschiedlichen Themen bestehen und zu jedem Thema des Dokuments bestimmte Wörter gehören. Ein Thema ist für Latent Dirichlet Allocation eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für eine Gruppe von Wörtern. Die Themenmodellierung ist eine Art von unüberwachter Klassifizierung, vergleichbar mit dem Clustern numerischer Daten. Durch das Gruppieren und Zuordnen von Wörtern lassen sich latente Themen eines Dokuments identifizieren. Topic Modeling lässt sich einsetzen, um große elektronische Dokumente entsprechend der identifizierten Themen zu klassifizieren, Inhalte zu organisieren, zusammenzufassen, zu durchsuchen und Informationen zu extrahieren.

Wie funktioniert Latent Dirichlet Allocation?

LDA betrachtet ein Dokument als Sammlung von Wörtern ohne Semantik. Die Wörter lassen sich verschiedenen noch nicht identifizierten (latenten) Themen zuordnen. Die Themen sind durch das gemeinsame Auftreten bestimmter Wörter gekennzeichnet. Für die verschiedenen Themen haben jeweils bestimmte Wörter eine höhere Auftrittswahrscheinlichkeit als andere. Grundsätzlich ist das Identifizieren latenter Themen durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Wörter eine Problemstellung der bayesschen Statistik. Die mathematische Basis des Algorithmus ist komplex. Eine ausführliche Erklärung würde den Rahmen dieser Definition sprengen. Es existieren aber zahlreiche LDA-Implementierungen, wodurch die Anwendung von Latent Dirichlet Allocation recht einfach ist.

Zu Beginn der Klassifizierung legt der Benutzer eine Anzahl der Themen des zu untersuchenden Dokuments fest. Danach beginnt der Algorithmus seine Arbeit. Er ordnet jedes Wort einem Thema zu und bestimmt die latenten Themen des Dokuments durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Gruppierungen von Wörtern. Einzelne Wörter können mehreren Themen angehören. Sie haben für die verschiedenen Themen unterschiedlich hohe Wahrscheinlichkeiten. Vor der Anwendung des LDA-Algorithmus werden die Wörter eines Dokuments in der Regel in ihre lexikalische Grundform überführt. Für Stoppwörter wie Artikel, Konjunktionen, Präpositionen oder Negationen erfolgt keine Themenzuordnung. Sie werden vor dem LDA-Prozess ausgefiltert und vom LDA-Algorithmus daher nicht beachtet.

Anwendungsgebiete

Einer der wichtigsten Einsatzbereiche von Latent Dirichlet Allocation ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Mit LDA lassen sich große Textmengen maschinell verarbeiten und analysieren. LDA hilft, Texte zu klassifizieren, Informationen zu extrahieren oder neue Inhalte in Textdokumenten zu finden. Die Verwendung von Latent Dirichlet Allocation ist aber nicht auf das Natural Language Processing beschränkt. Es gibt zahlreiche weitere Anwendungsbereiche. Beispiele für diese Anwendungsbereiche sind in der Bioinformatik zur Modellierung von Gensequenzen, in der computerbasierten Bildverarbeitung und in der computerbasierten Musikwissenschaft zu finden.

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