उत्तर इस बात पर निर्भर करता है कि क्या आप सममित या असममित डाइरिलेट वितरण मान रहे हैं (या, अधिक तकनीकी रूप से, क्या आधार उपाय एक समान है)। जब तक कुछ और निर्दिष्ट नहीं किया जाता है, तब तक एलडीए के अधिकांश कार्यान्वयन मान लेते हैं कि वितरण सममित है।
सममित वितरण के लिए, एक उच्च अल्फा-वैल्यू का अर्थ है कि प्रत्येक दस्तावेज़ में अधिकांश विषयों का मिश्रण होने की संभावना है , और विशेष रूप से किसी एक विषय पर नहीं। अल्फ़ा वैल्यू कम होने से दस्तावेज़ों पर इस तरह की अड़चनें कम होती हैं और इसका मतलब है कि यह अधिक संभावना है कि दस्तावेज़ में कुछ, या यहाँ तक कि विषयों में से केवल एक का मिश्रण हो सकता है। इसी तरह, एक उच्च बीटा-वैल्यू का अर्थ है कि प्रत्येक विषय में अधिकांश शब्दों का मिश्रण होने की संभावना है, और विशेष रूप से किसी भी शब्द का नहीं, जबकि कम मूल्य का मतलब है कि किसी विषय में केवल कुछ शब्दों का मिश्रण हो सकता है।
यदि, दूसरी ओर, वितरण असममित है, तो उच्च अल्फा-वैल्यू का मतलब है कि प्रत्येक दस्तावेज़ के लिए एक विशिष्ट विषय वितरण (आधार माप के आधार पर) अधिक संभावना है। इसी प्रकार, उच्च बीटा-मान का अर्थ है कि प्रत्येक विषय में आधार माप द्वारा परिभाषित एक विशिष्ट शब्द मिश्रण शामिल होने की अधिक संभावना है।
व्यवहार में, एक उच्च अल्फा-वैल्यू उन दस्तावेजों के संदर्भ में समान होगा, जिनमें वे विषय होते हैं। एक उच्च बीटा-वैल्यू समान रूप से उन शब्दों के संदर्भ में अधिक समान विषयों को ले जाएगा, जिनमें वे शामिल हैं।
तो, हाँ, अल्फा-पैरामीटर दस्तावेजों में विषय स्पार्सिटी / एकरूपता के बारे में पूर्व मान्यताओं को निर्दिष्ट करते हैं। मुझे पूरी तरह से यकीन नहीं है कि आप "शब्दों के संदर्भ में विषयों की पारस्परिक विशिष्टता" से क्या मतलब है।
आमतौर पर, ये एलडीए मॉडल में उपयोग किए जाने वाले डिरिचलेट वितरण के लिए एकाग्रता पैरामीटर हैं । यह कैसे काम करता है, इसकी कुछ सहज समझ हासिल करने के लिए, इस प्रस्तुति में कुछ अच्छे चित्रण हैं, साथ ही सामान्य रूप से एलडीए की अच्छी व्याख्या भी है।
( α1, α2, ।। । , αकश्मीर)यू = ( यू1, आप2, । । । , आपकश्मीर)αα ∗ यू = ( α)1, α2, । । । ,αकश्मीर)α( α1, α2, । । । , αकश्मीर)( α1, α2,। । । , αकश्मीर)