LDA has recently emerged as the met

LDA has recently emerged as the method of choice for working with large collections of text documents. There is a wealth of publications reporting its applications in a variety of text-analysis tasks in general and software engineering in particular. LDA can be used to summarize, cluster, link, and preprocess large collections of data because it produces a weighted list of topics for every document in a collection dependent on the properties of the whole. These lists can then be compared, counted, clustered, paired, or fed into more advanced algorithms. Furthermore, each topic is comprised of a weighted list of words which can be used in summaries.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

LDA ได้ล่าสุดผงาดขึ้นเป็นวิธีการที่เลือกสำหรับการทำงานกับคอลเลกชันขนาดใหญ่ของเอกสารข้อความ มีรายงานของโปรแกรมประยุกต์ในหลากหลายงานวิเคราะห์ข้อความในสิ่งพิมพ์และวิศวกรรมซอฟต์แวร์โดยเฉพาะ สามารถใช้ LDA สรุป คลัสเตอร์ เชื่อมโยง และประมวลผลเบื้องต้นคอลเลกชันขนาดใหญ่ของข้อมูลเนื่องจากมันผลิตรายการของหัวข้อในเอกสารทุกฉบับในคอลเลกชันที่ขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของทั้งหมด รายการเหล่านี้แล้วสามารถเปรียบเทียบ นับ จับกลุ่ม จับคู่ หรือเข้าอัลกอริทึมที่สูงขึ้น นอกจากนี้ แต่ละหัวข้อประกอบด้วยรายการของคำที่ใช้ในการสรุป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

LDA ได้โผล่ออกมาเมื่อเร็ว ๆ นี้เป็นวิธีการของทางเลือกสำหรับการทำงานร่วมกับคอลเลกชันขนาดใหญ่ของเอกสารข้อความ มีความมั่งคั่งของสิ่งพิมพ์รายงานการประยุกต์ใช้ในความหลากหลายของงานการวิเคราะห์ข้อความทั่วไปและวิศวกรรมซอฟต์แวร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งคือ LDA สามารถใช้ในการสรุปกลุ่มการเชื่อมโยงและคอลเลกชันขนาดใหญ่ของข้อมูล preprocess เพราะมันผลิตรายการถ่วงน้ำหนักของหัวข้อที่ทุกเอกสารในคอลเลกชันขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของทั้ง รายการเหล่านี้จากนั้นจะสามารถเปรียบเทียบนับคลัสเตอร์คู่หรือป้อนเข้าขั้นตอนวิธีการที่ทันสมัย​​มากขึ้น นอกจากนี้แต่ละหัวข้อประกอบด้วยรายการถ่วงน้ำหนักของคำที่สามารถใช้ในการสรุป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไม่มีใครต้องการที่จะรออะไรที่ไม่แน่นอนไม่มีใครต้องการที่จะรออะไรที่ไม่แน่นอน