lda lda2vec

最新推荐文章于 2024-08-08 07:24:55 发布
最新推荐文章于 2024-08-08 07:24:55 发布
阅读量550 收藏
点赞数
分类专栏： 使用工具
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a602232180/article/details/78586690?utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
版权

转载：：：：https://blog.youkuaiyun.com/a602232180/article/details/78586690?utm_source=distribute.pc_relevant.none-task lda2vec

LDA2Vec：融合主题建模与词向量的强大工具
gitblog_00017的博客
03-22 1446
LDA2Vec：融合主题建模与词向量的强大工具 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ld/lda2vec 项目简介 是一个基于Python的开源库，它结合了传统的LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型和现代的Word2Vec词嵌入技术，为文本数据提供更深层次的理解和分析。该项目由cemoody开发并维护，旨在提升文本挖掘的效率和...
LDA2vec源码阅读
using namespace 数学工具构造器;
11-09 857
特别注意spacy的版本是1.9 用preprocess函数进行预处理 20newsgroups/train.py:8 data = np.load('data.npy') # (1023189, 12) unigram_distribution = np.load('unigram_distribution.npy') # (7460, ) word_vectors = np.load('word_vectors.npy') # (7460, 50) doc_weights_init = np.lo
LDA2vec: LDA word2vec
04-25
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/u010161379/article/details/
lda2vec （1）
DL_Iris的博客
12-12 1764
lda2vec 是 word2vec 和 LDA 的扩展，它共同学习单词、文档和主题向量。lda2vec 专门在 word2vec 的 skip-gram 模型基础上建模，以生成单词向量。skip-gram 和 word2vec 本质上就是一个神经网络，通过利用输入单词预测周围上下文词语的方法来学习词嵌入。 通过使用 lda2vec，我们不直接用单词向量来预测上下文单词，而是使用上下文向量来进行预测。该上下文向量被创建为两个其它向量的总和：单词向量和文档向量。 单词向量由前面讨论过的 skip-gram w
lda2vec
02-20
lda2vec：解释自然语言的工具 lda2vec模型试图将word2vec和LDA的最佳部分混合到一个框架中。 word2vec捕获了单词之间的强大关系，但是生成的向量在很大程度上无法解释，并且不表示文档。 另一方面，LDA可以被人类很好地解释，但是不能像word2vec这样对本地单词关系进行建模。 我们构建了一个模型，该模型可以构建单词和文档主题，使其可解释，使主题遍历客户，时间和文档，并使它们成为受监管的主题。 警告：此代码是一系列实验。 它是研究软件，我们尝试简化修改lda2vec并使用您自己的自定义主题模型的过程。 但是，它仍然是研究软件。 我不会在Windows的生产环境中运行它，只有在您认为word2vec和LDA都不足，并且您想修改自己的炫酷模型后，才使用它：)那就是说，我不想阻止实验：这里有一些有限的文档，少量的单元测试以及一些入门的交互式示例。 资源 参见研究论文
lda2vec (2)
DL_Iris的博客
12-13 2128
LDA2vec分为两部分，一部分是利用skip-grams做词向量表示，另一部分是文档向量表示。 1.词向量表示——skip-gram 在扫描语料的时候，提取移动窗口内成对的枢轴词和目标词。每对中的枢轴词用来预测附近的目标词。 每个枢轴词由一个固定长度的稠密分布式向量表示。 如果这个枢轴词是German，被预测的相邻词就是French或Spanish。但是如果这个文档是关于航空的，我们就会创建一个与airline这个词语词向量相似的文档向量。然后我们不会再对单独预测German这类词，而是预测与German
lda2vec模型代码
weixin_35749440的博客
01-12 661
lda2vec模型是一种结合了LDA(Latent Dirichlet Allocation)和word2vec的模型，它能够将文本中的主题和单词之间的关系结合起来。 代码实现可以参考以下链接： https://github.com/cemoody/lda2vec https://github.com/vi3k6i5/lda2vec 这些代码库是用Python编写的，并使用了gensim、nump...
lda2vec-pytorch:用词向量进行主题建模
05-05
lda2vec Moody的lda2vec的pytorch实现，这是一种使用词嵌入的主题建模方法。 原始论文： 。 警告：我个人认为使lda2vec算法起作用非常困难。 有时它找到几个主题，有时却找不到。 通常，找到的很多话题都是一团糟...
人工智能-LDA-主题分析-Christopher Moody 的 lda2vec 的 TensorFlow 实现，Latent
04-11
人工智能_LDA_主题分析_Christopher Moody 的 lda2vec 的 TensorFlow 实现，Latent Dirichlet Allocation 和 word2vec 的混合体 Christopher Moody 的 lda2vec 的 TensorFlow 实现，Latent Dirichlet Allocation 和...
基于Word2vec和LDA的卷积神经网络文本分类模型.pdf
09-25
基于 Word2vec 和 LDA 的卷积神经网络文本分类模型 本文提出了一种结合 Word2vec 和 LDA 的文本特征表示模型，该模型能够有效地表示单词的语义特征和上下文特征，并使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类实验。该...
lda2vec ppt
07-26
The lda2vec model tries to mix the best parts of word2vec and LDA into a single framework. word2vec captures powerful relationships between words, but the resulting vectors are largely uninterpretable...
LDA模型代码解析
12-20
LDA模型代码解析
【NLP】LDA2Vec笔记（中）
越努力，越幸运
11-03 695
代码结构分析 代码来源：github examples-hacker_news 执行顺序 一级目录 examples-hacker_news 以examples-hacker_news（新闻）为例。据我观察，首先，应当运行data-preprocess.py（此代码同时包括用于下载数据的代码），进行数据预处理工作，处理完成后保存产物（如下图）： examples-hacker...
lda2vec (3)
DL_Iris的博客
12-13 1463
在这里就不再进行翻译了，直接根据原文章用英文概述，仅对自己觉得重要的地方用中文提示自己。 Global & local word2vec： At its heart, word2vec predicts locally: given a word it guesses neighboring words. In this example, word2vec predicts the other words in a sentence given the central pivot word ‘
lda2vec模型代码举例
weixin_42610010的博客
01-12 516
LDA2vec是一种将词嵌入与主题嵌入相结合的话题模型。它使用了LDA(Latent Dirichlet Allocation)和word2vec中的词嵌入技术。 下面是一个简单的LDA2vec模型代码示例: from gensim.models import Lda2Vec # Prepare the data texts = [['this', 'is', 'a', 'good', 'exa...
LDA2vec: LDA + word2vec
热门推荐
柯小黑的博客
04-26 1万+
LDA2vec：Christopher Moody在2016年一月提出的一种新的主题模型算法。 学习资源如下 github：https://github.com/cemoody/lda2vec PPT分享：http://pan.baidu.com/s/1gewC1mb LDA2vec与LDA的简单比较：http://www.datasciencecentral.com/profiles/b
论文：lda2vev:Mixing Dirichlet Topic Models and Word Embeddings to Make lda2vec
redtongue的博客
02-22 1372
lda2vev:Mixing Dirichlet Topic Models and Word Embeddings to Make lda2vec论文概述ABSTRACTIntroductionModelWord RepresentationDocument RepresentationsDocument MixturesSparse MembershipsPreprocessing and Tr...
探索自然语言的利器——lda2vec
gitblog_00608的博客
08-08 513
探索自然语言的利器——lda2vec lda2vec项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ld/lda2vec 在自然语言处理领域中，我们常常面对如何理解和解析文本这一挑战。lda2vec，一个强大的开源工具，结合了词向量(word2vec)的威力和主题模型(LDA)的解释性，旨在打造一种全新的框架，让我们更深入地解读文档内容。 项目介绍 lda2vec是一个...
LDA2Vec 深度指南
最新发布
gitblog_00163的博客
08-08 822
LDA2Vec 深度指南 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ld/lda2vec 1. 项目介绍 LDA2Vec 是一个用于自然语言处理（NLP）的开源框架，它结合了Word2Vec和LDA（Latent Dirichlet Allocation）的优势。Word2Vec 能够捕捉单词间的强大关系，但产生的向量很难解释，不适用于表示整个文档；而 LDA 则提供...
LDA2VEC模型结构
05-17
LDA2VEC是一种将话题模型与词向量结合在一起的模型。它主要由两部分组成：一个训练话题模型的部分，以及一个用于训练词向量的部分。 LDA2VEC模型的训练过程包括两个步骤： 1. 训练话题模型：首先，使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）训练一个话题模型。这个模型可以自动学习文档中的话题分布，并且每个话题都有一个对应的词表。 2. 训练词向量：然后，使用话题模型训练的词表，通过word2vec或其他词嵌入模型来训练词向量。与传统的词嵌入模型不同的是，LDA2VEC在训练词向量时，会考虑每个词所属的话题，并将这些信息用于训练词向量。 最终，LDA2VEC模型会输出一个话题分布向量和一组词向量。这个话题分布向量可以用来表示一篇文档的主题，而词向量则可以用来表示每个词的语义信息。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值