通俗理解LDA主题模型
通俗理解LDA主题模型0 前言印象中，最開始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是由于这篇文档的前序铺垫太长（如今才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但假设没有人帮助刚開始学习的...
主题模型︱几款新主题模型——SentenceLDA、CopulaLDA、TWE简析与实现
百度最近开源了一个新的关于主题模型的项目。文档主题推断工具、语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型：Latent Dirichlet Allocation(LDA)、SentenceLDA 和Topical Word Embedding(TWE)。 . 一、Famili...
Latent Dirichlet Allocation 主题模型算法
后续可能转载从不同角度解释LDA的文章。 LDA整体流程 (转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_8eee7fb60101czhx.html) 先定义一些字母的含义： 文档集合D，topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,w...
LDA主题模型
（一）LDA作用传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。举个例子，有两个句子分别如下：“乔布斯离我们而去了。”“苹果价格会不会降？”可以看到上面这两个句子...
机器学习入门-贝叶斯构造LDA主题模型，构造word2vec 1.gensim.corpora.Dictionary(构造映射字典) 2.dictionary.doc2vec(做映射) 3.gensim.model.ldamodel.LdaModel(构建主题模型)4lda.print_topics(打印主题).
1.dictionary = gensim.corpora.Dictionary(clean_content) 对输入的列表做一个数字映射字典，2. corpus = [dictionary,doc2vec(cl_content) for cl_content in clean_content] ...
LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型算法
原文LDA整体流程先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响）D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VO...
Latent Dirichlet Allocation 文本分类主题模型
文本提取特征常用的模型有：1.Bag-of-words：最原始的特征集，一个单词/分词就是一个特征。往往一个数据集就会有上万个特征；有一些简单的指标可以帮助筛选掉一些对分类没帮助的词语，例如去停词，计算互信息熵等等，但不管怎么训练，特征维度都很大，每个特征的信息量太小；2.统计特征：包括Term f...
[综] Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型算法
多项分布http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&§ionid=983二项分布和多项分布http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929...
主题模型 LDA 入门
主题模型 LDA 入门（附 Python 代码） 一、主题模型 在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的...
数据仓库专题（5）-如何构建主题域模型原则之站在巨人的肩上（一）IBM-FSDM主题域模型划分
一、前言 如何构建主题域模型原则是构建企业级数据仓库重要的议题，最好的路径就是参照成熟的体系。IBM金融数据模型数据存储模型FSDM，是金融行业应用极为广泛的数据模型，可以作为我们构建企业级数据仓库主题域模型划分的重要依据。本文就IBM FSDM主题域模型进行初步的介绍。二、模型结构三、标...
主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
一、pLSA模型1、朴素贝叶斯的分析（1）可以胜任许多文本分类问题。（2）无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析，而非语义分析。（3）如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。（4）可以通过增加“主题”的方式，一定程度的解决上述问题：一个词...
理解 LDA 主题模型
前言gamma函数0 整体把握LDA1 gamma函数beta分布1 beta分布2 Beta-Binomial 共轭3 共轭先验分布4 从beta分布推广到Dirichlet 分布Dirichlet 分布1 Dirichlet 分布2 Dirichlet-Multinomial 共轭主题模型LDA...
通俗理解LDA主题模型（boss）
0 前言看完前面几篇简单的文章后，思路还是不清晰了，但是稍微理解了LDA，下面@Hcy开始详细进入boss篇。其中文章可以分为下述5个步骤：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（在...
LDA(Latent Dirichlet allocation)主题模型
LDA是一种典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题生成。它是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出；同时是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需...
LDA（ Latent Dirichlet Allocation）主题模型 学习报告
1 问题描述LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。此外，一篇文档可以...
主题模型 利用gibbslda做数据集主题抽样
电子科技大学电子商务实验室Kai Yip，欢迎同行指正，也欢迎互相指导，学习。 广告打完，进入正题。 关于程序运行结果的分析请参照我的另一篇博客：http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3858705.html Gibbslda有很多版本，我所用的版本为C++版（下载地...