Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ BERTopic, một phương pháp hiện đại mạnh mẽ để phân tích chủ đề trong văn bản. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật như embeddings, UMAP và HDBSCAN, BERTopic giúp chúng ta khai thác ý nghĩa ngữ nghĩa từ dữ liệu văn bản một cách hiệu quả và trực quan.
Mô hình chủ đề là công cụ quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp phát hiện cấu trúc ngữ nghĩa tiềm ẩn trong tài liệu. Trong đó, Latent Dirichlet Allocation (LDA) nổi bật với khả năng gom nhóm từ ngữ thành các 'chủ đề'. Bài viết này sẽ đi sâu vào các phương pháp trực giác LDA, đánh giá độ coherence, và ứng dụng trong phân cụm nội dung.
K-Means Clustering là một kỹ thuật phổ biến trong học máy để phân cụm dữ liệu. Bài viết này sẽ khám phá định nghĩa, cách hoạt động, cách chọn số cụm, cũng như phân tích các ưu nhược điểm của K-Means. Chúng ta cũng sẽ xem xét sự khác biệt so với các phương pháp khác như DBSCAN và ứng dụng K-Means trong thực tế, đặc biệt với Python.