Author Topic Model解析

最新推荐文章于 2024-09-23 21:06:22 发布
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#graph #parameters #网络 #books #算法 #search

本文介绍了Author Topic Model（作者主题模型），这是一个文档生成模型，其中每个作者对应一组主题分布，每个主题对应一组单词分布。通过Gibbs采样方法来估计模型参数。内容涉及Document的生成过程、Graph Model的理解以及Bayesian Estimation在模型参数估计中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Generative Models for Document（文章的生成模型）

这里的Document（文章）是包括两部分：文章的作者集合，组成文章内容的单词集合。例如：

Document 1表示为：

clip_image001

Document 2表示为：

clip_image002

我们将Document d的作者集合表示为clip_image004，内容的单词集合表示为clip_image006。如 clip_image008= {张三，李四} ,clip_image010 = { good good study day day up } ；

clip_image012= {王五，李四} , clip_image014={ search knowledge read more books }。

D 个 Document的集合C就可以表示为:

C = {(clip_image010[1],clip_image008[1]), (clip_image014[1],clip_image012[1]), ……,(

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