6、大规模流式文本分布式主题模型与蛋白质结构相似性预测方法

大规模流式文本分布式主题模型与蛋白质结构相似性预测方法

在自然语言处理和生物信息学领域，分别有两个重要的研究方向值得关注，一是大规模流式文本的主题模型，二是蛋白质结构相似性的预测。下面将详细介绍相关的模型、方法以及实验结果。

大规模流式文本分布式主题模型

1. HDP模型文档生成过程

HDP（Hierarchical Dirichlet Process）模型生成文档的过程如下：
- 从连续基础分布 (H) 中，以超参数 (c_0) 采样得到离散的语料级主题分布 (G_0)，数学表示为 (G_0|c_0; H \sim DP(c_0; H))，其中 (DP) 是狄利克雷过程。
- 从 (G_0) 中，以超参数 (a_0) 采样得到每个文档 (m) 的离散文档级分布 (G_m)，即 (G_m|a_0; G_0 \sim DP(a_0; G_0))。超参数 (a_0) 决定了聚类（主题）的数量，(c_0) 和 (a_0) 共同决定了每个 (G_m) 分布之间的原子相关性。
- 从 (G_m) 中抽取每个主题分布 (h_{mn})，即 (h_{mn}|G_m \sim G_m)。
- 从主题分布 (h_{mn}) 中采样得到每个单词 (w_{mn})，即 (w_{mn}|h_{mn} \sim Mult(h_{mn}))，其中 (Mult(.)) 是多项采样。

通过以上过程，就可以生成与主题分布相对应的文档。

2. HDP的狄利克雷过程构建

OnlineHDP利用Sethuraman的断棍法构建HDP，遵循两层断棍过程：
- 第一层断棍