12月5日，青岛大学护理学院于医学教育综合楼学术报告厅召开研究生学术讲座，2023级研究生钟佳奕就隐含狄利克雷分布模型（LDA 模型）主题进行了汇报。本次报告采用线上线下结合的方式进行，护理学院2022级、2023级和2024级全体研究生参加。护理学院李华伟老师主持。
首先，钟佳奕同学向大家展示了本次汇报的主要内容，包括LDA模型定义、LDA模型构成部分、LDA模型训练过程以及文献回顾四个部分。在讲解LDA模型定义时，钟佳奕同学解释了模型的基本概念和原理，LDA模型是一种主题模型，常用于文本挖掘、自然语言处理等领域，能够有效地发现文本中的潜在主题结构。同时介绍了其在文本挖掘领域的核心作用。LDA模型作为一种无监督学习方法，可以有效地将大量文本数据转化为可理解的主题结构。通过假设文档由多个主题构成，每个主题由若干关键词组成，LDA模型能够从海量文档中自动提取潜在主题，为文本分类提供了强有力的支持。
接着，钟佳奕同学详细介绍了LDA模型的构成部分。包括Unigram、Mixture Unigram、概率潜语义分析（pLSA/pLSI）以及潜在狄利克雷分布（LDA）等要素。通过清晰的图表展示与实例分析，为大家揭示了各组成部分之间的内在联系，充分展示了该模型在模拟词与文章生成过程中的独特优势。
LDA模型训练过程是本次学术会议的重点内容。钟佳奕同学强调了预处理步骤，如分词、停用词处理和自定义词设置等对确保数据质量的重要性，并详细演示了如何通过计算困惑度和一致性来确定最优主题数，这一过程涉及到大量数据的处理与复杂的算法运算。他还展示了如何利用Python中的相关库进行模型训练，以及如何通过词云图、文档-主题分布图和主题-词分布图等直观方式呈现分析结果，提供了极具价值的实践参考。
在文献回顾部分，钟佳奕同学展示了近年来国内外在LDA模型研究领域的重要文献和研究成果。他通过对这些文献的梳理和分析，指出了当前研究的热点和趋势，特别提到了该模型在高校心理健康教育政策分析中的成功实践，展示了LDA模型在不同领域的广泛适用性和强大的数据分析能力，为相关领域的研究提供了新的思路与方法
最后，钟佳奕同学客观地总结了LDA 模型的优点与不足。其灵活性、可解释性和强大的数据处理能力使其在多领域广泛应用，但主题数目设定的主观性、文本稀疏性问题以及高算法复杂度仍是当前面临的挑战，为后续研究提供了明确的改进方向。
主题汇报后，李华伟老师对钟佳奕同学的讲解内容进行回顾总结、答疑解惑。
护理学院研究生学术讲座是学院培养研究生综合素质重要举措，通过学生主讲，师生共议，线上线下互动，更好地提升全院师生的学术创新能力。
