A Non-Parametric Topic Model for Short Texts Incorporating&nb

最新推荐文章于 2024-10-29 17:01:14 发布
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分类专栏： 话题模型
探讨BTM模型变种解决话题数量不确定及未区分话题类型的问题，利用CRP动态生成话题，通过PMI评估单词相关性，细化话题分析。

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

BTM 模型的变种，思路是解决BTM的两个基本问题：1，话题个数不确定，需要手动设置；2，没有区分biterm的类型，即general和topical话题。采用的方法有为：对于问题1，利用中国餐馆问题，crp，动态的生成话题（类似HDP?）；对于问题2，通过PMI，单词对互信息量评价单词的相关性，其假设为topical单词的互信息量更高。

——借鉴意义：话题确实需要细化，个数？类型？

——提到twitter-BTM，也即按照用户对twitter数据集进行分析（作为语料库运行BTM模型）

BiTerm Topic Model
DeepIndeed
12-26 6598
需求背景 短文本，短视频的tag标签，如果使用图文的方法，显得力不从心，bad case太多。例如直接使用LDA算法对图文语料进行训练，取得不错的聚类效果，但是使用短视频的标签信息语料进行相同的操作，效果不佳。 直接使用word2vec进行关键词匹配的方式，很大程度上依赖视频标签的质量。而视频标签的标注信息不能依赖于信息上传者的标注信息与用户标注意图，这个不定因素不是我们能够控制的。 主题模型...
From RAG to Memory: Non-Parametric Continual Learning for Large Language Models
weixin_54703767的博客
04-20 696
我们不断获取、组织和利用知识的能力是人类智能的一个关键特征，AI 系统必须接近它才能释放其全部潜力。鉴于使用大型语言模型 （LLM） 进行持续学习的挑战，检索增强生成 （RAG） 已成为引入新信息的主要方式。然而，它对向量检索的依赖阻碍了它模拟人类长期记忆的动态和相互关联性质的能力。最近的 RAG 方法用各种结构（如知识图谱）增强了向量嵌入，以解决其中一些差距，即意义建构和关联性。但是，它们在更基本的事实内存任务上的性能远低于标准 RAG。我们解决了这种意外的恶化并提出了 HippoRAG 2，这是一个在事
short text model
qifeiyang112358的博客
09-26 849
北航的同行，去年连续发了三篇论文，都是和短文本处理相关的。 链接分别是： 第一篇，用到co-occurrance 第二篇1  ，  第三篇，用替代文本（伪文档）代替话题和短句  第一篇，将短文本和场文本的分类区别开： A topic model for co-occurring normal document  and short texts 其基本思想是，短文本除了有基础话题（fo...
主题模型Topic Model
chinshun3367的博客
05-30 420
1、什么是主题？ 主题是一个概念，一个方面，表现为一些列相关的词语，即主题就是词汇表上词语的条件概率分布，与主题关系密切的词语，它的条件概率越大，反之则越小。 2、主题模型的工作原理？ 主题模型是从生成模型的角度来观测文档和主题，即“一篇文章的每个词都是通过一定概率选择某个主题，并从...
其他TM:biterm topic model
windows2的专栏
11-19 1万+
参考文献《A Biterm Topic Model for Short Texts》 从原理上说，BTM是一个非常适合于短文本的topic model，同时，作者说它在长文本上表现也不逊色于LDA。 1.建模 BTM的graph如下 与LDA相似，BTM中alpha~theta~Z，每个topic的beta~phi_k~w也是dir+multinomal分布。 BTM模型首先
BTM算法java实现 主题建模
11-13
A Biterm Topic Model for Short Texts提出了一个较为新颖的思路。试想我们人眼分辨短文本的过程，我们并不是孤立的看每个词是否出现，而是要关注，是否某些词一起出现了。这个特征更强，所以区别性也更高。A Biterm Topic Model for Short Texts提出的模型BTM类似如此。他用一个窗口在文档内滑动(如果文本太短，或许就只有窗口了)，然后将窗口内的两个词作为一个共现词对，每个词对的生成过程是从全局的主题分布中取一个词，然后从主题-词分布取两个词。
Texture Synthesis by Non-parametric Sampling:Implementation of (Texture Synthesis by Non-parametric Sampling)-matlab开发
05-29
对于合成纹理中的每个未知像素，找到样本纹理中最近的邻域... 参考： Efros、Alexei A. 和 Thomas K. Leung。 “通过非参数采样进行纹理合成。” 计算机视觉，1999 年。第七届 IEEE 国际会议论文集。 卷2. IEEE，1999。
Image despekling using a non-parametric statistics model of wavelet coefficients：使用小波系数非参数统计模型进行图像去斑的演示代码。-matlab开发
06-01
在图像处理领域，去斑（despeckle）是一项重要的任务，主要针对含有噪声的图像进行修复，以提高图像质量。本项目利用一种基于非参数统计模型的小波系数方法进行图像去斑，由J. Tian和L. Chen在2011年的论文“使用小...
Parameter is Not All You Need: Starting from Non-Parametric Networks for 3D Point Cloud—PointNN代码讲解
不是说了我要改名字吗的博客
10-29 859
Parameter is Not All You Need: Starting from Non-Parametric Networks for 3D Point Cloud Analysis
主题模型与资料
12-11
这是我个人学习的资料，分享给需要的朋友，顺便回点资源分，目前本人也是在学习NLP，可以一起交流
Biterm Topic Model（BTM）的python 实现
u014535908的博客
10-16 2万+
Biterm Topic Model（BTM）的python 实现 前言 最近在看话题模型相关的论文。有关话题模型现在比较主流的解决方法有LDA，PLSA以及mixture of unigrams,本人研究了LDA（Latent Dirichlet Allocation），BTM等话题模型。首先说明在研究和实验LDA话题模型时发现，在解决short text话题分析时，这是由于其基于文
文本分类中的文本特征表示
u014535908的博客
01-11 1万+
Introduce 文本话题分析文本分类的一个应用领域，主要是针对文本表现的主题的划分。目前，针对文本话题分类的研究还是很热的，主要包括微博，知乎等大型话题社区，论坛类网站。之前知乎针对该问题在著名的机器学习比赛网上，还开展了比赛，有关技术和code有很多。文本话题分析主要是应用是对文本进行领域划分、个性化推荐、社交网络、广告预测等各个领域等。而特征选择会对分类结果产生极大的影响。因此，
论文解读： Topic Modeling of Short Texts: A Pseudo-Document View
Xcy的博客
05-08 2020
16年北航的一篇论文 ： Topic Modeling of Short Texts: A Pseudo-Document View 看大这篇论文想到了上次面腾讯的时候小哥哥问我短文档要怎么聚类或者分类。当时一脸懵逼。 short texts : 短文本，一般指的是文档的平均单词数量比较小（10左右）的文档这类文档由于co-occurance的单词数目的限制，用普通的主题模
BTM主题模型构建及困惑度计算
weixin_40143316的博客
10-19 9979
小白一枚，有什么不对的地方请多指教。 BTM主题模型主要针对短文本而言，这里实现的方法主要参考论文《A Biterm Topic Model for Short Texts》，代码在作者的github上也有上传，我主要参考的是它的python版本：https://github.com/jasperyang/BTMpy 本文主要在以上基础上加入困惑度计算，困惑度计算公式如下所示： 其中 def pe...
PRML 学习感悟
YHmoun的博客
03-28 532
Overview Chap 2: Distribution and non-parametric models Chap 3: Generalized Linear model Overview Chap 2: Distribution and non-parametric models Chap 3: Generalized Linear model...
Topic Model的分类和设计原则
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Xianling Mao的专栏
12-13 2万+
topic model的介绍性文章已经很多，在此仅做粗略介绍，本文假设读者已经较为熟悉Topic Medel。 Topic Model （LDA）认为一个离散数据集合（如文档集合，图片集合，为行文方便，本文统统以文档集合作为描述对象，其他的数据集合只需换掉对应的术语即可）是由隐含在数据集合背后的topic set 生成的，这个set中的每一个topic都是词的概率分布。对于文档中的每一篇文档，先
TMP75温度传感器数据手册
最新发布
08-17
TMP75传感器数据手册，详细介绍了该器件的基本特性以及控制方式，相关专业人员可予以参考和应用
redict-7.3.2-1.el8.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
spm frmi  预处理
08-08
在医学影像处理中，SPM（Statistical Parametric Mapping）是广泛用于功能磁共振成像（fMRI）数据分析的工具包，其预处理步骤是确保数据质量与后续统计分析可靠性的关键环节。以下为SPM中fMRI数据预处理的主要步骤和方法： ### 数据导入与格式转换 首先，将采集到的原始fMRI数据（通常为DICOM格式）转换为NIfTI格式，这是SPM支持的标准格式。转换过程可借助如`dcm2niigui`等工具完成。 ### 层时间校正（Slice Timing） 由于fMRI数据是逐层采集的，不同层之间存在时间差，因此需要进行层时间校正，以消除时间偏移对后续分析的影响。此步骤通过调整每一层的时间点，使其与参考层对齐来实现。 ### 头动校正（Realignment） 受试者在扫描过程中可能会有轻微移动，头动校正旨在估计并校正这些运动参数。SPM会生成六个参数（三个平移、三个旋转）以描述每一时间点的运动情况，并通过重采样图像来消除运动影响。 ### 空间标准化（Normalization） 为了使不同受试者的脑图像能够在同一空间中进行比较，需将个体脑图像配准到标准模板（如MNI模板）中。此过程涉及非线性变换，确保个体差异被尽可能消除。 ### 平滑（Smoothing） 平滑处理通过高斯滤波器对图像进行卷积操作，以降低噪声并提高信噪比。同时，它也有助于弥补个体间标准化后的空间匹配误差。平滑核的大小通常根据研究需求设定，如8mm全宽半高（FWHM）。 ### 高通滤波与去趋势（High-pass Filtering and Detrending） 时间序列数据中可能存在低频漂移或趋势成分，这些成分与任务无关但可能影响统计结果。高通滤波可去除这些低频成分，通常截止频率设为1/128 Hz或更高。 ### 统计模型构建与估计（General Linear Model, GLM） 在预处理完成后，构建统计模型以评估任务或条件对BOLD信号的影响。SPM使用广义线性模型来估计每个体素的激活情况，并生成统计参数图（SPM）用于后续多重比较校正。 以上步骤构成了SPM中fMRI数据预处理的基本流程，每一步都对数据质量和最终分析结果具有重要影响[^1]。 ```matlab % 示例代码：SPM中进行头动校正的基本脚本 spm_jobman('initcfg'); job = {}; job{1}.spmmat = 'path_to_spm_mat'; % 指定SPM.mat文件路径 job{1}.data = {'path_to_func_data.nii'}; % 功能数据路径 job{1}.prefix = 'r'; % 输出文件前缀 spm_run_realign(job); ```
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