11、文本分类中平滑LDA模型的研究与实践

文本分类中平滑LDA模型的研究与实践

1. LDA模型基础

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型在文本分类领域有着广泛应用。其生成过程可由公式 ( p(w|\alpha,\beta) = \int p(\theta|\alpha)( \prod_{n=1}^{N}\sum_{z_n} p(z_n|\theta)p(w_n|z_n,\beta) ) d\theta ) 表示。给定由参数 ((\alpha, \beta)) 定义的LDA模型实例，整个生成过程包含两个子过程：一是对潜在主题混合向量 (\theta) 进行积分，二是对潜在主题 (z_n) 进行求和。这种方式使得LDA模型能够将文档中隐含的主题结构与这些潜在主题上的单词分布信息综合起来，这是它相较于仅考虑单词分布的N - gram模型等其他语言模型的关键优势。

在文本分类的生成概率框架下，分类可表示为 ( c = \arg \max_{i} p(c_i|w) = \arg \max_{i} p(w|c_i) * p(c_i) ) ，其中 ( p(w|c_i) ) 是文档 ( w ) 属于类别 ( c_i ) 的生成概率。当选择LDA模型来表示 ( p(w|c_i) ) ，即 ( p(w|c_i)= p_{lda}(w|\alpha^{(i)},\beta^{(i)}) ) 时，可得到新的生成分类模型 ( c = \arg \max_{i} p_{lda}(w|\alpha^{(i)},\beta^{(i)}) * p(c_i) ) 。

2. LDA模型的平滑处理

在使用LDA模型之前，需要确定参数 ((\alpha, \beta)) 。与其他语言模型类似，为克服OOV