文本挖掘与分析课程笔记_Week3

最新推荐文章于 2024-01-02 01:20:39 发布
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#自然语言处理 #NLP #coursera课程

这是一篇关于Coursera课程第三周的笔记，主要探讨概率主题模型，包括混合一元语言模型、最大期望算法(EM)、概率隐语义分析(PLSA)和潜在利克雷分布(LDA)。EM算法用于求解模型参数，LDA解决了PLSA的某些缺点，提供了一种生成模型。

第三周笔记

概率主题模型：混合一元语言模型

  • 用两个词分布来表示，以此去除背景词（常见但意义不大的词）
  • θd表示主题词分布
  • θB表示背景词分布

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  • 文本中某个词的概率计算

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混合两个一元语言模型（解析）

  • 利用最大似然求解混合两个一元语言模型时，θd和θB会出现“合作”和“竞争”
  • 在θB（背景词）分布中，概率大的词，相对地在θd（主题词）中概率会变小
  • 某个词出现的次数越多，那么它在θd中的概率越高

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Ray__Chan的博客
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