O *Latent Dirichlet Allocation* (LDA) é um dos modelos de tópicos mais populares, tendo servido como...

Alternativa E - As afirmações I, II e III estão corretas.

Introdução

O Latent Dirichlet Allocation (LDA) é o algoritmo mais difundido para a descoberta automática de tópicos em coleções de documentos.

Desenvolvimento

O LDA funciona sob a premissa de que cada documento é gerado a partir de uma mistura de tópicos latentes (escondidos), e cada tópico gera palavras com certas probabilidades.

Análise

1. Afirmação I: É um modelo generativo, pois descreve um processo probabilístico pelo qual os documentos no corpus poderiam ter sido criados.
2. Afirmação II: Historicamente, o LDA evoluiu das limitações do LSA (Latent Semantic Analysis) e do pLSI, introduzindo a distribuição de Dirichlet para melhor generalização.
3. Afirmação III: Matematicamente, um tópico no LDA é definido exatamente como uma distribuição de probabilidade sobre o vocabulário fixo do corpus.

Conclusão

Todas as afirmações descrevem corretamente a fundamentação teórica e a evolução histórica do modelo LDA.

Alternativa E.