TF-IDF para modelado de temas

Question

¿Se puede utilizar TF-IDF como método único para el modelado de temas? (Sé que hay mejores métodos como LDA, LSA, etc.)

Solo quiero entender si TF-IDF por sí solo puede ayudarnos en el modelado de temas. Si es así, ¿alguien puede explicar cómo funciona ese marco simple?

Quiero comprender la aplicación y las capacidades de TF-IDF como único método para el modelado de temas. No pude encontrar esto en ningún otro lugar de Internet.

Answer 1

Formalmente, el problema del modelado de temas es un problema de agrupamiento: dada una colección de documentos de texto, agrupe los documentos que son tópicamente similares.

Entonces, técnicamente, se puede hacer con una representación TF-IDF de documentos de la siguiente manera:

1. Recopile el vocabulario global de todos los documentos y calcule el IDF para cada palabra.
2. Represente cada documento como un vector TF-IDF de la manera habitual: para cada palabra, obtenga la frecuencia del término en el documento (TF) y luego multiplique por el IDF global para esta palabra (IDF). Tenga en cuenta que cada vector debe representar el documento sobre el vocabulario global.
3. Utilice cualquier método de agrupamiento sobre las representaciones vectoriales de los documentos: K-medias , agrupamiento jerárquico , etc.

Tenga en cuenta que es poco probable que este método sea tan bueno como los métodos más avanzados para el modelado de temas.