Topic Model 与 LDA

最新推荐文章于 2018-09-14 15:42:00 发布
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本文介绍StanfordTopicModelingToolbox的相关内容，这是一个用于主题模型分析的工具包，能够帮助研究者和开发者更好地理解和应用TopicModel技术。
topic model(LDA 主题模型)
m0_49673695的博客
11-19 2157
LDA简介 在老师讲主题模型的时候看到这个LDA，刹时觉得很熟悉，在机器学习中，其实有两个LDA，一个是平时接触比较多的Linear Discriminant Analysis即线性判别分析，另一个便是这篇文章的主角Latent Dirichlet Allocation即隐含狄利克雷分布。 提出目的 用于推测文档（document）的主题分布，以及主题（topic）的词（word）分布；换个角度来说其实这个模型解决了文档和词汇的软聚类，即文档的主题分布概率可以当作文档聚类的指标，而词汇则归属于其隶属的主题而
10.机器学习——主题模型(Topic Model) LDA
kaszxc的博客
08-14 979
LDA（隐含狄利克雷分布）是一种概率主题模型，用于从文档集中反推主题分布。其核心思想是：文档由多个主题混合生成，每个主题又对应一个词语分布。LDA的生成过程涉及狄利克雷分布、多项分布等概率模型，并通过共轭先验和贝叶斯框架实现参数推断。与基础模型（Unigram、Mixture of unigrams和pLSA）相比，LDA的突破在于引入贝叶斯框架，允许文档包含多个主题。模型通过Gibbs采样等方法进行参数估计，广泛应用于文本聚类、分类和信息检索。
R语言︱LDA主题模型——最优主题数选取(topicmodels)+LDAvis可视化(lda+LDAvis)
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素质云笔记
05-31 6万+
笔者寄语：在自己学LDA主题模型时候，发现该模型有这么几个未解决的问题： 1、LDA主题数量，多少个才是最优的。 2、作出主题之后，主题-主题，主题与词语之间关联如何衡量。 于是在查阅几位老师做的成果之后，将他们的成果撮合在一起。笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型，是lda包+topicmodels包，两个包在使用的过程中，需要整理的数据都是不一样的，所以数据处理会是一个不省
主题模型TopicModel：LDA的缺陷和改进
皮皮blog
04-27 3万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/45307369 LDA的缺陷和改进 1. 短文本与LDA ICML论文有理论分析，文档太短确实不利于训练LDA,但平均长度是10这个数量级应该是可以的，如peacock基于query 训练模型。 有一些经验技巧加工数据，譬如把同一session 的查询拼接，同一个人的twitter
使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐
Harry Huang
08-12 4万+
最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》，系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用，在此做一个总结。 隐语义模型LFM和LSI，LDA，Topic Model其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主题或分类。这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的，近些年它们也被不断应用到其他领域中，并得到了不错的应用效果。比如，在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类，也就是把item划分到不同类别/主题，这些主题/类别可以理
LDA︱基于LDA的Topic Model变形+一些NLP开源项目
素质云笔记
08-02 8171
最近有想用LDA理论的变形来解决问题，调研中。。。。 基于LDA的Topic Model变形 基于LDA的Topic Model变形最近几年来，随着LDA的产生和发展，涌现出了一批搞Topic Model的牛人。我主要关注了下面这位大牛和他的学生： David M. BleiLDA的创始者，04年博士毕业。一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底；而其自己
Topic Model using LDA
09-28
主题模型（Topic Model）是一种统计建模方法，用于从大量文本数据中自动发现隐藏的主题结构。在本场景中，我们关注的是使用Latent Dirichlet Allocation（LDA）算法进行主题建模。LDA是一种基于概率的混合模型，广泛...
template-scala-topic-model-LDA
05-15
主题建模模板-LDA 该模板要求spark> = 1.4.0。 输入数据是纯文本，在data / data.txt中，每个LDA“文档”一行。 创建一个PIO应用程序： pio app ...The response contains the top topic for this document, as well
精选资源
topic-model-timeseries:使用LDA的时间序列主题跟踪
05-08
在IT领域，特别是数据挖掘和自然语言处理（NLP）中，“topic-model-timeseries:使用LDA的时间序列主题跟踪”是一种先进的技术，它结合了主题建模与时间序列分析。这个项目是用Java语言实现的，它允许我们从带有日期...
R语言之文本分析：主题建模LDA
weixin_34268310的博客
09-14 4324
文本分析：主题建模 library(tidyverse) theme_set(theme_bw()) 目标 定义主题建模 解释Latent Dirichlet分配以及此过程的工作原理 演示如何使用LDA从一组已知主题中恢复主题结构 演示如何使用LDA从一组未知主题中恢复主题结构 确定为k 选择适当参数的方法 ķ 主题建模 通常，当我们在线搜索信息时，有两种主...
Author Topic Model解析
08-15 6289
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： Document 2表示为： 我们将Docum
Author-Topic Model与ACT-LDA分析与解析
lafeedfh的专栏
03-21 2927
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： Document 2表示为：
主题模型TopicModel：通过gensim实现LDA
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06-10 2万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/46447561使用python gensim轻松实现lda模型。gensim简介Gensim是一个相当专业的主题模型Python工具包。在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。评论和商品描述的相似度越高，说明评论的用语比较官方，不带太多感情
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1，下载 2，安装 make SRILM=$PWD 3，配置 将bin和bin/i686-m64添加到PATH环境变量中 4，测试 ./ngram-count -help 5，海量语料训练 由于对于大规模语料进行语言模型的训练，经常会导致内存问题。 经过测试，用srilm处理一个3G的语料，训练3元语言模型，32G内存根本就不够用。 解决方案：把文件给分开了，然后分别算
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深入探讨使用LDA的 Topic Modeling 技术
- **TopicModel**：标签中提到了“TopicModel”，这表明当前工作紧密与主题模型相关，即试图从一组文档中自动发现其中隐含的主题信息。 - **LDA**：除了“TopicModel”外，另一个关键词是“LDA”，它特指本节工作...
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