LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的概率模型。它是一种无监督学习算法，用于发现文本数据中隐藏的主题结构。LDA的基本思想是假设每个文档包含多个主题，每个主题又由一组单词构成。通过对文档和单词的统计分析，LDA试图推断出主题分布以及每个文档中的主题分布和每个主题中的单词分布。最终，LDA可以输出每个文档的主题分布以及每个主题的单词分布。这些结果可以用于文本分类、主题分析、信息检索等任务。LDA的应用非常广泛，特别是在文本挖掘、自然语言处理和信息检索等领域。它能够从大规模的文本数据中发现潜在的主题结构，帮助人们理解和分析文本内容，从而提供洞察力和决策支持。