浅谈话题模型：LSA、PLSA、LDA

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文本表示模型(1)：主题模型LSA、pLSA、LDA
SunnyGJing’s blog
11-18 3959
目录文本表示模型主题模型LSApLSALDA 文本表示模型 文本表示模型可分为以下几种： 基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words； 基于计数的，主题模型，如LSA(SVD)、pLSA、LDA 基于预测的，静态词向量，如Word2Vec、FastText、Glove 基于大规模预训练的，动态词表示，如BERT、T5 本文讲解第二种“主题模型”。 主题模型 主题模型的目标是在大量的文档中自动发现隐含的主题信息 LSA LSA（Latent Semantic Analy
主题模型--LSA,PLSA，LDA
weixin_36378508的博客
09-30 1463
预备知识：SVD分解 主题模型历史 Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年，Thomas Hofmann又在此基础上，提出了概率性潜在语义索引（Probabilistic Latent Semantic Indexing，简称PLSI）。 隐含狄利克雷分配LDA可能是最常见的主题模型，是一般化的PLSA，由Blei, David M.、吴恩达和Jordan, Michael I于2003年提出。LDA允许文档拥有
常用主题建模方法简单对比LSA&PLSA&LDA&HDP
weixin_44762483的博客
03-26 2869
几种常用的主题建模方法 潜在语义分析(LSA/I) 概率潜在语义分析(PLSA) 潜在狄利克雷分布(LDA) 层次狄利克雷过程(HDP) LSA/I存在的主要问题 SVD计算非常耗时，尤其文本处理，词和文本数都是非常大的，对于这样的高维度矩阵做奇异值分解是非常难的; 主题个数值的选取对结果的影响非常大，很难选择合适的k值; LSI是基于矩阵分解的，得到的不是一个概率模型，缺乏统计基础，结果难以直观的解释。 几种方法间的关系 最近也是刚接触主题建模，根据在网上以及书籍和文献搜集资料，我个人作如
一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模
hellozhxy的博客
06-11 4246
选自 Medium，作者：Joyce X，机器之心编译。本文是一篇关于主题建模及其相关技术的综述。文中介绍了四种最流行的技术，用于探讨主题建模，它们分别是：LSA、pLSA、LDA，以及最新的、基于深度学习的 lda2vec。在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、识别和提取这些...
深入理解LDA和pLSA
热门推荐
木东的博客
09-21 1万+
主题模型LDA         在开始下面的旅程之前，先来总结下我们目前所得到的最主要的几个收获： 通过上文的第2.2节，我们知道beta分布是二项式分布的共轭先验概率分布：  “对于非负实数和，我们有如下关系     其中对应的是二项分布的计数。针对于这种观测到的数据符合二项分布，参数的先验分布和后验分布都是Beta分布的情况，就是Be
特征工程（六）lsa和lda
Datawhale
09-23 1619
lsa """ 将tfidf(word)特征降维为lsa特征，并将结果保存至本地，并将结果保存到本地 tfidf(article)可做类似处理 """ from sklearn.decomposition import TruncatedSVD import pickle import time t_start = time.time() &a
自然语言处理中的主题模型：从LSA到LDA及其变种
"主题模型介绍，包括LSA, PLSA, LDA及其变种，以及期望最大化算法和Gibbs采样在主题模型中的应用。" 本文详细介绍了主题模型在自然语言处理领域的应用和重要性。主题模型是一种用于挖掘文本数据中隐藏主题的统计...
主题模型：从LSA到LDA的深入解析
### 主题模型：从LSA到LDA的深入解析 #### 1. 主题模型概述 主题模型的思想源于信息检索领域。通过提取文本中的特定词汇，能够得到一系列主题，每个主题由一组具有代表性的词汇来表示。例如，以下是一些主题及其...
自然语言处理：话题模型深度解析_LSA, pLSA, LDA
"北大语言学自然语言处理课程的第14章专注于话题模型，包括Latent Semantic Analysis (LSA)、Probabilistic Topic Model、Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA) 和 Latent Dirichlet Allocation (LDA)。...
topic model (LSA、PLSA、LDA)
lmm6895071的专栏
07-11 7110
Topic模型概要： LFM（依赖于矩阵分解） LSA(LSI)（SVD分解） PLSI（EM算法优化，频率学派，参数未知但固定） LDA（在PLSA基础上加上贝叶斯框架，α\alpha, β\beta ~dirichlet分布,分别作为主题-文档和词-主题的先验分布；贝叶斯学派的特点是参数是随机变化的，但是服从某个分布，不断的学习新的知识，形成后验） 介绍： LFM、
主题（话题）模型LSA/PLSA/LDA简述
m0_37584687的博客
03-12 971
主题（话题）模型LSA/PLSA/LDA简述 0. 预定义 w 表示词，V 表示词表大小（固定值）。 z 表示主题，K 表示主题数量。 D = (d1,d2,...,dM)(d_1, d_2, ..., d_M)(d1​,d2​,...,dM​)表示语料库，M 表示文档数量。 d = (w1,w2,...,wN)(w_1,w_2,...,w_N)(w1​,w2​,...,wN​)表示一篇文档，N 为文档中词的数量。 注意话题模型是词袋模型，词之间并没有顺序。 狄利克雷分布Dirichlet(α→\over
主题模型LSA/LSI、PLSA和LDA
L
05-16 1809
目录 LSA/LSI PLSA 潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA) 伯努利分布（Bernoulli Distribution） 二项分布（Binomial Distribution） 多项分布（Multinomial Distribution） 贝塔分布（beta distribution） 狄利克雷分布（Dirichlet distribution） 共轭先验（conjugate prior） 潜在狄利克雷分配模型 LSA/LSI .
主题模型对比：LSA、pLSA、LDA
SHOUGOUGOU的专栏
08-05 2714
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31470216 前言 本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力，可以定义一个菲波那切数列，第 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 天再阅读一次，直到这个知识点收敛。如果读者发现文章中的错误或者有改进之处，欢迎交流。 1. 简介 .
LDA(Latent Dirichlet allocation )原理介绍及其在语义学习中的应用
机器智能
07-04 5457
以下内容均不是原创，都是从以下地址摘录转帖的学习笔记，多数都还没看懂，留下来以后再看 http://hi.baidu.com/flyer_hit/blog/item/2ec12d251dd9dd6835a80f55.html http://blog.youkuaiyun.com/feixiangcq/archive/2010/06/06/5650672.aspx http://fan.cos.nam
LDA PLSA 比较总结
Do_Cool_Thing
03-05 4275
下面内容总结自博客 http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/41209515 和 http://blog.youkuaiyun.com/hxxiaopei/article/details/7617838 以及 百度百科 首先介绍主题模型的概念： 顾名思义，主题模型是对文本隐含主题的建模。ＰLSA 和 LDA 都是文档主题生成模型，包含词，主题和文
LDA和PLSA的区别
SophieZhou的专栏
12-27 1万+
<br />上半年总结的，从另外一个博客粘贴过来。<br /> <br />LDA克服了PLSA的缺点，LDA为每一个文档的topics的分布给了一个dirichlet distribution的prior。而PLSA没有。有人算过了，PLSA其实和LDA中取uniform dirichlet distribution的MAP/ML估计是一样的。从图上来说的话，产生式过程中，LDA在文档这一级别的外层多了一个参数a，用来生成不同文档中topics的分布。而PLSA，要么分开为每个文档单独分配topics的分
【学习实践】尝试使用LDA方法与传统LSA方法对比实现文本主题进行挖掘
JinyuZ1996的博客
08-13 2034
主题挖掘LSA方法与LDA对比实验【案例】 实验简介 　　本实验或者说案例，是使用Pycharm编写代码，对同一组新闻数据集进行新闻主题挖掘，来训练两个不同的NLP模型，并提供训练集对训练结果进行测试，并量化。随后通过可视化方法对比两组实验结果。（为了保留实验过程以及实现结果的可视化，保留了实验生成的日志文档和某次实验结果的参考图） 　　首先，该实验数据集为爬取到的新闻主题的数据集，大约包含22000条content信息可以供模型训练使用，但由于数据集来自爬虫爬取的含html标签形式的txt文件，需要
pLSA 和 LDA
xiaocong1990的博客
05-23 2783
作者：weizier 链接：https://www.zhihu.com/question/23642556/answer/38969800 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 ”在这些文档中出现的概率相当。一般来说一篇文档都含有多个主题，这些主题之间所占比例有所不同，一篇文档10%是有关猫90%有关狗，那么这篇文档“狗”这个词出现的次数
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