{"id":479358,"date":"2023-08-09T10:33:53","date_gmt":"2023-08-09T10:33:53","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:18:39","modified_gmt":"2023-09-05T11:18:39","slug":"topic-modeling-algorithms-lda-nmf-plsa","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/topic-modeling-algorithms-lda-nmf-plsa\/","title":{"rendered":"\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA)"},"content":{"rendered":"

\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e40\u0e25\u0e01\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e22\u0e01\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 Latent Dirichlet Allocation (LDA), Non-Negative Matrix Factorization (NMF) \u0e41\u0e25\u0e30 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49<\/p>\n

\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01<\/h2>\n

\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e17\u0e28\u0e27\u0e23\u0e23\u0e29 1990 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e46 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e16\u0e36\u0e07 Thomas L. Griffiths \u0e41\u0e25\u0e30 Mark Steyvers \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) \u0e43\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e35 2004 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32 "\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c" PLSA \u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/p>\n

\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 PLSA \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 David Blei, Andrew Y. Ng \u0e41\u0e25\u0e30 Michael I. Jordan \u0e44\u0e14\u0e49\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e23 Dirichlet \u0e41\u0e1d\u0e07 (LDA) \u0e43\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e35 2003 \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 "Latent Dirichlet Allocation" LDA \u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15\u0e08\u0e32\u0e01 PLSA \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e14\u0e34\u0e23\u0e34\u0e0a\u0e40\u0e25\u0e15\u0e4c\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 PLSA<\/p>\n

Non-Negative Matrix Factorization (NMF) \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e21\u0e32\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e17\u0e28\u0e27\u0e23\u0e23\u0e29 1990 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23<\/p>\n

\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA)<\/h2>\n

\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA)<\/h3>\n
    \n
  1. \n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e44\u0e14\u0e23\u0e34\u0e0a\u0e40\u0e25\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e1d\u0e07 (LDA):
    \nLDA \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e33 \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 LDA \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e04\u0e33\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e08\u0e30\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e04\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e46 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e08\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e07\u0e21\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e08\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e04\u0e33\u0e43\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e1a (NMF):
    \nNMF \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e35\u0e0a\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c-\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e17\u0e19\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d-\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23 NMF \u0e1a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e19\u0e48\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 (PLSA):
    \nPLSA \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a LDA \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e30\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 PLSA \u0e02\u0e32\u0e14\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19 LDA<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA)<\/h2>\n

    \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA) \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d<\/strong>: \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e18\u0e35\u0e21\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/strong>: \u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e43\u0e19\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1e\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e36\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e36\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e0b\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e25<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA)<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21<\/th>\n\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
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      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e1a<\/td>\n\u2013 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1e\u0e35\u0e0a\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n
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      <\/td>\n\u2013 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c<\/td>\n<\/tr>\n
      <\/td>\n\u2013 \u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA) \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/h2>\n

      \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e37\u0e1a\u0e04\u0e49\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e14\u0e36\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e25\u0e31\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e36\u0e01<\/strong>: \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e35\u0e27\u0e34\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e15\u0e34\u0e0a\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32 \u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

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      4. \n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e21<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e1e\u0e25\u0e27\u0e31\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e17\u0e19\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e0b\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e25<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

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        3. \n

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          \u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/th>\n\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e14\u0e34\u0e23\u0e34\u0e0a\u0e40\u0e25\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e1d\u0e07<\/th>\n\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e1a<\/th>\n\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
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          \u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA)<\/h2>\n

          \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01:<\/p>\n

            \n
          1. \n

            \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/strong>: \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19 \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

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            \u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e19\u0e49\u0e33<\/p>\n<\/li>\n

          3. \n

            \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e25\u0e44\u0e17\u0e21\u0e4c<\/strong>: \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e25\u0e44\u0e17\u0e21\u0e4c\u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e35\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e42\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e2a\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e46 \u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e0b\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e25\u0e21\u0e35\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e48\u0e32\u0e27<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d (LDA, NMF, PLSA)<\/h2>\n

            \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e14\u0e17\u0e33\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 OneProxy \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e33\u0e19\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e30\u0e14\u0e27\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e47\u0e15 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07:<\/p>\n

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                Topic modeling algorithms, such as LDA, NMF, and PLSA, are powerful tools in natural language processing that uncover hidden themes or topics within large collections of text data. They are crucial for understanding and organizing vast amounts of textual information, making it easier to extract meaningful insights and patterns.<\/p>"},{"question":"What is the history behind topic modeling algorithms?","answer":"

                Topic modeling has its roots in the 1990s when researchers started exploring statistical methods to uncover latent topics in textual data. The first mention of topic modeling can be traced back to the introduction of Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) in 2004 by Thomas L. Griffiths and Mark Steyvers. Later, in 2003, Latent Dirichlet Allocation (LDA) was proposed by David Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan, expanding upon PLSA with a Bayesian framework. Non-Negative Matrix Factorization (NMF) also emerged as a popular technique for topic modeling.<\/p>"},{"question":"How do topic modeling algorithms work?","answer":"

                Topic modeling algorithms work by analyzing the co-occurrence patterns of words in documents to identify latent topics. LDA and PLSA use probabilistic models to represent documents as mixtures of topics, while NMF employs linear algebra to factorize the term-document matrix into non-negative matrices representing topics and their distribution across documents.<\/p>"},{"question":"What are the key features of topic modeling algorithms?","answer":"

                The key features of topic modeling algorithms include their ability to generate interpretable topics, unsupervised learning capability (no labeled data required), scalability to handle large datasets, and wide applicability in various fields such as information retrieval, sentiment analysis, content recommendation, and social network analysis.<\/p>"},{"question":"What types of topic modeling algorithms exist, and how do they differ?","answer":"

                There are three main types of topic modeling algorithms: LDA, NMF, and PLSA. LDA and PLSA are generative probabilistic models that use Bayesian inference, while NMF is a linear algebra-based method with a non-negativity constraint to ensure interpretability.<\/p>"},{"question":"How can topic modeling algorithms be used, and what are the challenges?","answer":"

                Topic modeling algorithms find applications in information retrieval, sentiment analysis, content recommendation, and social network analysis. However, challenges may include computational complexity, determining the optimal number of topics, and interpreting ambiguous topics. Solutions include distributed computing, approximate inference methods, and post-processing techniques for topic labeling.<\/p>"},{"question":"What are the future perspectives of topic modeling algorithms?","answer":"

                The future of topic modeling is likely to see improved scalability, integration with deep learning techniques for better topic representations, and real-time analysis of streaming text data. Advancements in technology will further enhance the capabilities and applications of topic modeling algorithms.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers associated with topic modeling algorithms?","answer":"

                Proxy servers, such as those provided by OneProxy, play a significant role in facilitating the usage of topic modeling algorithms. They enable secure and private data collection, enhance scalability for large-scale topic modeling, and provide geographical diversity for analyzing localized content and multilingual datasets.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479358","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479358\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=479358"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}