विषय मॉडलिंग प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. In the LDA formulation, how is a modeled topic represented over the vocabulary?
   • As one mandatory human-written keyword only
   • As a probability distribution over words
   • As a grammatical parse of every sentence
   • As a sentiment value with no vocabulary representation
2. Why can an unsupervised LDA topic model be fit to documents without topic labels?
   • It requires a verified category for every document first
   • It reads only documents with identical titles
   • It necessarily uses a classifier trained on the same task labels
   • It infers unobserved topic structure from the observed words
3. एलडीए किसी व्यक्तिगत दस्तावेज़ के साथ कैसा व्यवहार करता है?
   • बिल्कुल एक ही विषय से संबंधित होने के नाते
   • एक अनुक्रम के रूप में जहां शब्द क्रम आवश्यक है
   • विभिन्न अनुपातों में अनेक विषयों के मिश्रण के रूप में
   • स्कैन किए जाने वाले पाठ की एक छवि के रूप में
4. क्लासिक एलडीए द्वारा प्रयुक्त 'बैग-ऑफ-वर्ड्स' धारणा क्या है?
   • यह शब्द क्रम को नजरअंदाज करता है और केवल शब्द गणना का उपयोग करता है
   • यह प्रत्येक दस्तावेज़ का केवल पहला वाक्य रखता है
   • यह हर दस्तावेज़ का पहले अंग्रेजी में अनुवाद करता है
   • इसमें शब्दों का वर्णानुक्रम में होना आवश्यक है
5. एलडीए चलाने से पहले आपको आमतौर पर कौन सा निर्णय लेना चाहिए?
   • प्रत्येक विषय का सटीक शीर्षक
   • प्रत्येक दस्तावेज़ का लेखक
   • वह फ़ॉन्ट जिसमें दस्तावेज़ लिखे गए थे
   • खोजने के लिए विषयों K की संख्या
6. Which stage commonly starts BERTopic's grouping of documents rather than relying only on raw word counts?
   • Assigning every document a manually required topic label
   • Clustering representations derived from document embeddings
   • Removing all text before computing any representation
   • Treating every document as an identical image file
7. When inspecting LDA's high-probability words, who can supply a descriptive topic name such as election coverage?
   • An analyst interpreting the weighted words and documents
   • A probability value that necessarily proves one official name
   • A required government approver for every model run
   • A document filename that always determines the meaning
8. After BERTopic groups documents, what does c-TF-IDF help produce for each cluster?
   • The original input image pixels
   • A required dependency parse for every token
   • Characteristic weighted words representing the group
   • Proof that every cluster has exactly one true theme