O modelo de Dirichlet é utilizado com base para o LDA, um dos principais algoritmos de extração de tópicos latentes. Em linhas gerais, o modelo ext...

O modelo de Dirichlet é utilizado com base para o LDA, um dos principais algoritmos de extração de tópicos latentes. Em linhas gerais, o modelo extrai e associa um conjunto de k tópicos aos m documentos e as n palavras do domínio, tal qual mostrado pela representação plate notation abaixo: imagem_questão.PNG Sabendo que eficácia refere-se à qualidade do modelo e eficiência ao seu custo computacional, identifique as principais diferenças do LDA para as estratégias de content-based tradicionais: Grupo de escolhas da pergunta Essa estratégia é mais eficiente que as estratégias tradicionais, pois consegue reduzir a dimensionalidade dos dados, mas é menos eficaz, pois não consegue extrair as relações entre tópicos e documentos. Essa estratégia é mais eficaz que as estratégias tradicionais, pois consegue extrair relações não triviais entre os dados, mas é menos eficiente, pois lida com um maior volume de dados. Essa estratégia não é mais eficaz e nem mais eficiente que as estratégias tradicionais por se tratar de um modelo complexo que não funciona bem na prática. Essa estratégia é mais eficaz e eficiente que as estratégias tradicionais, uma vez que o modelo consegue extrair relações não triviais entre os dados e é capaz de reduzir a dimensionalidade dos dados.