AI時代系列(3) 機器學習三部曲: 🔹 第一部：《機器學習 —— AI 智慧的啟航》
47/100 第五週：非監督學習
47. 文字主題建模（LDA） 📚 用來分析文章的隱藏主題，適用於新聞分類！
📚 文字主題建模（LDA）
用來分析文章的隱藏主題，適用於新聞分類、文本分析與輿情研究！
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🔎 一、什麼是 LDA（Latent Dirichlet Allocation）？
• LDA 是一種經典的 主題模型（Topic Model）
• 用於從大量文本中找出「隱藏主題」
• 核心假設：
o 每篇文章由多個「潛在主題」構成
o 每個主題由多個「關鍵詞」組成
• 屬於 非監督學習，不需人工標記主題
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🌟 二、LDA 背後的生成過程（直觀理解）
1️⃣ 每篇文章（Document）隨機抽取一組主題分佈
2️⃣ 每個字詞的位置隨機決定「屬於哪個主題」
3️⃣ 根據這個主題抽取一個關鍵字
✅ 重複以上過程，產生整篇文章
整個流程可以這樣回顧：
先決定主題比例（例：60%政治，30%經濟，10%科技）
每寫一個詞，就從這些主題中隨機選一個
再從該主題的詞彙中抽一個詞出來
🔄 總結一句話：
LDA 就像是一個「記者寫作模擬器」：
他先決定文章的主題比例，再為每個詞選擇一個主題，最後根據主題產生詞語，從而生成一篇混合主題的文章。
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📈 三、LDA 的應用場景
✅ 新聞分類 / 聚類
✅ 論壇、社群輿情分析（找出討論焦點）
✅ 學術論文主題探索
✅ 客服對話文本主題歸類
✅ 法律、醫療文件主題標籤建議
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🛠 四、Python 範例程式碼（使用 gensim 套件）
python
from gensim import corpora, models
from pprint import pprint
# 假設有幾篇文章
texts = [
['台灣', '選舉', '總統', '政策', '民調'],
['科技', 'AI', '晶片', '半導體', '創新'],
['運動', '籃球', 'NBA', '賽事', '總冠軍']
]
# 建立字典與語料庫
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# LDA 模型訓練
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=15)
# 查看主題
pprint(lda_model.print_topics())
✅ 結果解讀範例：
arduino
主題0: 0.25*"選舉" + 0.20*"台灣" + 0.15*"總統"
主題1: 0.30*"AI" + 0.25*"晶片" + 0.20*"科技"
主題2: 0.35*"NBA" + 0.25*"籃球" + 0.20*"總冠軍"
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📚 五、LDA 的特色與優勢
優點 缺點
✅ 自動發現文章隱藏主題 ❌ 主題數需手動設定
✅ 適用大量文本無標籤情境 ❌ 敏感於前處理（分詞、去除停用詞）
✅ 可視化結果清晰易懂 ❌ 偶爾主題重疊或混亂需調參
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🔍 六、LDA 的核心輸出
名稱 說明
主題 - 詞語分佈 每個主題下關鍵字的權重（Top Keywords）
文章 - 主題分佈 每篇文章中各主題的比重
✅ 可用來給文章「自動打標籤」或「分類」！
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🧠 七、LDA 進階應用
• 新聞聚類與追蹤熱點（社群輿情監測）
• 專利文本、法條自動分類
• 客服機器人理解用戶問題核心
• 學術領域主題趨勢分析
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📉 八、LDA 可搭配工具與技術
✅ gensim（Python 套件）
✅ pyLDAvis（主題可視化工具）
✅ 搭配 TF-IDF 做文本預處理
✅ 結合情感分析，做雙重維度分析
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🎯 九、總結亮點
✔ LDA 是非監督學習中最經典的主題建模技術
✔ 幫助我們從海量文本中「發現潛在議題」
✔ 是數位內容分類、輿情監測、AI 內容理解的重要技術
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📌 一句話精華
📚 LDA = 從文章中挖掘「隱藏主題」的雷達，讓 AI 幫你快速理解新聞、論壇和大量文本！
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需要我加上：
✅ pyLDAvis 主題視覺化範例
✅ 更深入數學推導（Dirichlet 分佈原理）
✅ 中文新聞真實案例示範
告訴我！我幫你客製 😎
