Латентное размещение Дирихле (Latent Dirichlet Allocation / LDA)  – популярная техника тематического моделирования в области обработки естественного языка и машинного обучения. Она была предложена в 2003 году Дэвидом Блейкли и Эндрю Нгом. LDA предполагает, что каждый документ в коллекции состоит из нескольких тем, а каждая тема представлена распределением вероятностей над множеством слов. Основная цель LDA – найти скрытые темы в коллекции документов и описать каждый документ в терминах этих тем.

LDA является неуправляемым методом, который автоматически находит скрытые тематические паттерны (латентные темы) в наборе текстовых документов. Основная идея заключается в том, что каждый документ представляет собой смесь нескольких тем, а каждая тема – это набор слов с определенным распределением вероятностей.

Процесс LDA можно представить следующим образом:

1. Инициализация: Каждое слово в каждом документе начально ассоциируется с одной из K тем (где K – заранее заданное число тем).

2. Итерационный процесс: Происходит итеративный процесс, в ходе которого слова в документах перераспределяются между темами так, чтобы вероятность того, что слово принадлежит той или иной теме, была максимальна. В то же время, вероятности принадлежности документов к различным темам обновляются.

3. Получение результатов: После достижения сходимости модели можно проанализировать результаты, чтобы понять, какие темы присутствуют в коллекции документов, а также какие слова характеризуют каждую тему.

LDA широко применяется в области обработки естественного языка и анализа текста для выявления тематической структуры в больших текстовых наборах данных. В контексте SEO и кластеризации ключевых слов, LDA может использоваться для автоматической группировки ключевых слов по их семантической схожести или тематике.

Вот ключевые понятия LDA:

1. Документ – это коллекция слов.
2. Корпус – это набор документов.
3. Тема – это распределение вероятностей слов. Одна тема может содержать слова с высокими вероятностями (например, "собака", "кошка" для темы "домашние животные"), а также слова с низкими вероятностями. 
4. Каждый документ представлен как смесь нескольких тем с различными весами.

LDA пытается определить, какие темы присутствуют в корпусе документов и как эти темы представлены в каждом документе. Модель автоматически группирует слова в темы и определяет, какие темы характерны для каждого документа.

Процесс LDA основан на итерациях для достижения наилучшего соответствия между темами и документами на основе вероятностных расчетов.

LDA широко используется в таких задачах, как:

• Тематический анализ текстов
• Категоризация документов
• Извлечение тематики из больших текстовых данных
• Рекомендательные системы
• Семантический анализ и кластеризация

Фактически LDA позволяет выявить скрытую семантическую структуру в неструктурированных текстовых данных, что открывает различные возможности для анализа и интерпретации содержания.