উত্তরটি নির্ভর করে আপনি প্রতিসাম্য বা অ্যাসিমেট্রিক ডাইরিচলেট বিতরণ (বা আরও প্রযুক্তিগতভাবে, বেস পরিমাপটি একরকম কিনা ) ধরে নিচ্ছেন কিনা তার উপর depends অন্য কোনও কিছু নির্দিষ্ট না করা না হলে, এলডিএর বেশিরভাগ বাস্তবায়নগুলি বিতরণকে প্রতিসম বলে ধরে।
প্রতিসামগ্রী বিতরণের জন্য, একটি উচ্চ আলফা-মানটির অর্থ হ'ল প্রতিটি নথিতে বেশিরভাগ বিষয়ের মিশ্রণ থাকতে পারে এবং বিশেষভাবে কোনও একক বিষয় নয়। একটি স্বল্প আলফা মান ডকুমেন্টগুলিতে এই জাতীয় বাধা কম রাখে এবং এর অর্থ হ'ল ডকুমেন্টটিতে কেবলমাত্র কয়েকটি, বা এমনকি একটি মাত্র বিষয়গুলির মিশ্রণ থাকতে পারে। তেমনি, একটি উচ্চ বিটা-মান বলতে বোঝায় যে প্রতিটি বিষয়টিতে বেশিরভাগ শব্দের মিশ্রণ রয়েছে এবং বিশেষত কোনও শব্দের নয়, যখন একটি স্বল্পমূল্যের অর্থ কোনও বিষয়ের মধ্যে কেবল কয়েকটি শব্দের মিশ্রণ থাকতে পারে।
অন্যদিকে, যদি বিতরণটি অসমমিত হয় তবে একটি উচ্চ আলফা-মান বলতে বোঝায় যে প্রতিটি নথির জন্য একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের বিতরণ (বেস মাপের উপর নির্ভর করে) বেশি সম্ভাবনা রয়েছে। একইভাবে, উচ্চ বিটা-মানগুলির অর্থ প্রতিটি টপিকটিতে বেস পরিমাপের দ্বারা সংজ্ঞায়িত একটি নির্দিষ্ট শব্দ মিশ্রণের সম্ভাবনা বেশি থাকে।
অনুশীলনে, একটি উচ্চতর আলফা-মান ডকুমেন্টগুলিতে কী বিষয়গুলি ধারণ করে সেগুলির তুলনায় আরও অনুরূপ হতে পারে। একটি উচ্চ বিটা-মান একইভাবে বিষয়গুলিতে কী শব্দ ধারণ করে সেগুলির ক্ষেত্রে আরও বেশি মিলিত হতে পারে।
সুতরাং, হ্যাঁ, আলফা-প্যারামিটারগুলি নথিতে বিষয়ের স্পারসিটি / অভিন্নতা সম্পর্কে পূর্বের বিশ্বাসগুলি নির্দিষ্ট করে। যদিও "শব্দের ক্ষেত্রে বিষয়গুলির মধ্যে পারস্পরিক একচেটিয়াতা" বলতে আপনি কী বোঝাতে চাইছেন তা আমি পুরোপুরি নিশ্চিত নই।
আরও সাধারণভাবে, এগুলি হ'ল এলডিএ মডেলের ব্যবহৃত ডারিচলেট বিতরণের জন্য ঘনত্বের পরামিতি । এটি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে কিছুটা স্বজ্ঞাত ধারণা পাওয়ার জন্য, এই উপস্থাপনায় কিছু দুর্দান্ত চিত্র রয়েছে, পাশাপাশি সাধারণভাবে এলডিএর একটি ভাল ব্যাখ্যা রয়েছে।
( α1, α2, । । । , αকে)u = ( ইউ1, U2, । । । , Uকে)αα ∗ u = ( α)1, α2, । । । , αকে)α( α1, α2, । । । , αকে)( α1, α2, । । । , αকে)