selinda001的博客

一、主题模型在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。主题可以被定义为“语料库中具有相同词境的词的集合模式”，比如说，主题模型可以将“健康”，“医生”，“病人”，“医院” ...

本文时清华大学刘知远教授于 2018 年 5 月 26 日在中关村分享 HowNet 讲座时记录的笔记。 讲座详情：https://mp.weixin.qq.com/s/QyRGYU8-Fl4VcJFuUPhoTQ一、深度学习特点分布式表示层次结构 二、自然语言的表示自然语言包含从汉字到文档的多粒度语言单位，词汇、短语、句子、文档语义符号表示：词袋模型（one ...