我们知道文档通常会按主题分组。有时我们需要识别文本中对应于特定主题的模式。执行此操作的技术称为主题建模。换句话说，我们可以说主题建模是一种在给定的文档集中发现抽象主题或隐藏结构的技术。

我们可以在以下场景中使用主题建模技术：

文本分类

通过主题建模，可以改进分类，因为它将相似的单词分组在一起，而不是将每个单词单独作为特征使用。

推荐系统

通过主题建模，我们可以使用相似性度量来构建推荐系统。

主题建模算法

主题建模可以通过使用算法来实现。这些算法如下：

潜在狄利克雷分配（LDA）

这个算法是主题建模中最流行的。它使用概率图形模型来实现主题建模。我们需要在 Python 中导入 gensim 包来使用 LDA 算法。

潜在语义分析（LSA）或潜在语义索引（LSI）

这个算法基于线性代数。它主要在文档 - 词矩阵上使用奇异值分解（SVD）的概念。

非负矩阵分解（NMF）

它也基于线性代数。

所有上述主题建模算法都将主题数量作为参数，文档 - 词矩阵作为输入， 词 - 主题矩阵（WTM）和主题 - 文档矩阵（TDM） 作为输出。