Question

No desenvolvimento de soluções de mineração de textos para descoberta de estruturas semânticas latentes em grandes volumes de documentos, o algoritmo de Alocação Latente de Dirichlet (LDA) é amplamente utilizado para modelagem de tópicos (topic modeling). Do ponto de vista probabilístico e generativo, a premissa matemática fundamental que orienta o comportamento desse modelo assume que

Accepted Answer

B) cada documento é modelado como uma mistura probabilística de tópicos, sendo as distribuições latentes parametrizadas por distribuições de Dirichlet.

Answer

A) cada documento possui uma distribuição multinomial sobre um conjunto fixo de tópicos, gerando termos de forma determinística.

Answer

C) cada termo do vocabulário é mapeado ortogonalmente em um único tópico, eliminando a sobreposição semântica entre os subespaços.

Answer

D) cada corpus textual converge para uma distribuição Gaussiana global de palavras, estabilizando as variâncias das frequências observadas.

Answer

E) cada vetor de documento representa uma transição de Markov em regime permanente, fixando as matrizes de probabilidade condicional.

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