概率图模型(PGM)-LDA 隐含狄利克雷分布学习记录

最新推荐文章于 2025-09-25 09:20:36 发布
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#PGM

本文介绍了LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的基本原理及其应用。LDA是一种基于贝叶斯概率模型的方法，通过结合先验概率与观察数据来获取后验概率，从而实现对文档集合中潜在主题的有效估计。文章还提到了多项分布、狄利克雷函数、马尔科夫链等关键概念，并推荐了一些参考资料以帮助读者深入理解。

LDA

贝叶斯概率模型：先验概率+观察数据 -> 后验概率

LDA以其灵活地对主题的分布进行概率估计，被广泛应用于主题模型抽取之中。这里仅列举概念和读过的资料，具体内容不赘述。多种语言中已经实现过此算法。总之，这是一个好用但不好吃透的算法，最后得到的也只是近似最优解。

涉及到的知识

  1. 多项分布
  2. 狄利克雷函数
  3. 马尔科夫链：平稳转移矩阵，收敛
  4. 吉布斯采样

Reference

  1. Lda数学八卦-靳志辉
  2. 通俗理解 Lda 主题模型 2015
  3. Parameter Estimation for Text Analysis - Heinrich, Gregor(详细讲解了 LDA+Gibbs sampling 抽取文本主题模型的过程)
自然语言处理之LDA：文本主题模型之隐含狄利克雷分布（LDA）
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狄利克雷分布公式_深入机器学习系列11－隐式狄利克雷分布
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05-28 545
https://baike.baidu.com/item/%E9%9A%90%E5%90%AB%E7%8B%84%E5%88%A9%E5%85%8B%E9%9B%B7%E5%88%86%E5%B8%83/15716062?fromtitle=LDA&fromid=13489644&fr=aladdin
干货 | 一文详解隐含狄利克雷分布（LDA）
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作者 | 玉龍一、简介隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）是由 David M. Blei、Andrew Y. Ng、M...
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