使用JS距离实现LDA文档相似度计算

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#python #自然语言处理 #文档相似度 #LDA

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实现源码：

topicmodel = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=topic_num, random_state=100, update_every=1, chunksize=
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JS散度：理论与实战全解
闲人编程的博客
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本文全面解析了Jensen-Shannon(JS)散度，包括其理论基础、计算方法和实际应用。JS散度作为一种对称的概率分布相似性度量，基于KL散度构建，具有对称性、有界性等优良特性。文章详细介绍了离散分布和连续分布的JS散度计算方法，并提供了Python实现代码，包括直方图法和核密度估计法。还对比了JS散度与KL散度、Wasserstein距离等其他度量指标的差异，突出其适用于需要对称性度量的场景。通过理论分析和代码示例，帮助读者深入理解并应用JS散度解决实际问题。
[NLP]使用LDA模型计算文档相似度
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LDA主题困惑度与主题距离计算方法（二）
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文本余弦相似度计算：常见错误预防与正确使用全攻略
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衡量两个概率分布的距离（KL散度、JS距离）评价两个变量的相似度MALTAB代码
05-15
衡量两个概率分布P(x);Q(x) 的距离 包括 Kullback–Leibler divergence和Jensen–Shannon divergence
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