LDA（Latent Dirichlet Allocation）相关论文阅读小结

最新推荐文章于 2024-09-13 13:53:44 发布
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#LDA

本文是对LDA（Latent Dirichlet Allocation）的深入解析，包括LDA的数学基础、与二项分布、泊松分布、Gamma分布、Beta分布和Dirichlet分布的关系，以及MCMC采样中的Gibbs Sampling算法。LDA模型通过Doc-Topic和Topic-Word骰子的概念解释，展示了如何用于文档主题分析，并详细描述了训练过程和新文档的主题预测。

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关于主题挖掘，LDA（Latent Dirichlet Allocation）已经得到了充分的应用。本文是我对自己读过的相关文章的总结。
1. 《LDA数学八卦》http://pan.baidu.com/s/18KUBG
把标准LDA的由来讲解得通俗易懂，细致入微。真的是了解LDA的最佳入门读物。
Gamma函数：Gamma函数
通过分部积分可以推导其具有递归性质 这里写图片描述，因此Gamma函数可以当成是阶乘在实数集上的拓展。具有性质：这里写图片描述。这个性质很重要，在后来的LDA推理中会用到。
二项分布：这里写图片描述
泊松分布：这里写图片描述
Gamma分布：这里写图片描述，若做变换x=βt，得到如下分布函数
这里写图片描述其中α为形状参数，决定了分布曲线的形状，β为速率参数，决定了曲线有多陡。

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LDA（Latent Dirichlet Allocation）简介
Arthur-Chen的专栏
10-06 4391
LDA（Latent Dirichlet Allocation）就是一种非常有效的无监督学习的主题生成模型。因为互联网中80%的信息都是以文本的形式存储，所以主题建模、文本分类等文本挖掘技术相当重要。
NLP 笔记：Latent Dirichlet Allocation （介绍篇）
qq_40206371的博客
03-23 1204
LDA 创建一个“几何的”方法：假设我们有三个topic，他就创建一个三角，每个角是一个主题，然后将文件放进去，每个文件靠近他属于的那个角如果一个文件包括两个主题，那么他在三角形的边上；如果一个文件三个主题都囊括了，那就在三角形的中间那么问题是，如何知道文件应该放在哪里呢？我们可以把LDA看成是一个生产文件的机器，不同的配置下，他会生成不同的文件最好的setting，可以生成最接近于原始文件的内容，这个setting对应的主题，就是原始文件最有可能的主题这个是LDA的概率图。
文本处理、图像标注中的一篇重要论文Latent Dirichlet Allocation
Hard Working
05-19 1553
http://bbs.byr.cn/#!article/PR_AI/2530?p=5 LatentDirichlet Allocation David.M.Blei Andrew.Y.Ng  Michael.I.Jordan  ,JMLR2003 （可google到） 原文的主要内容 有两种方法设计分类器： 1.discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，
LDA（Latent Dirichlet Allocation）
weixin_34337265的博客
05-17 271
LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类（所以是非监督学习），一种topic就是一类，要聚成的topic数目是事先指定的。聚类的结果是一个概率，而不是布尔型的100%属于某个类。国外有个博客[1]上有一个清晰的例子，直接引用： Suppose you have the following set of sentences: I like to eat broccoli and b...
latent Dirichlet allocation (LDA)[转]
andyliuxs的专栏
05-20 268
Latent Dirichlet Allocation(LDA) [pdf]模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。 关键所在：it posits that each document is a mixture of a small number of topics and that each word’s creation is attributable to o...
LDA（Latent Dirichlet allocation）
zhao_crystal的博客
11-14 2867
1. 贝叶斯网络 以随机变量做节点所形成的有向无环图。 朴素贝叶斯： 可以胜任许多文本分类的问题。 无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析，而非语义分析。 如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。 可以通过增加“主题”的形式，一定程度的解决上述问题： 一个词可能被映射到多个主题中——一词多义 多个词可能被映射到某个主题的概率很高——多词一义 2. 主题模型 PLSA/PLSI：probabil...
lda_2003:“ Latent Dirichlet Allocation，David，Blei，2003年”的Python实现
05-15
“ Latent Dirichlet Allocation，David，Blei，2003年”的Python实现 例子 对NIPS 2014上的主题（仅摘要）进行建模。 请参考example.py 准备好了 估计算法的实现 什么东西少了 推理算法的实现 主题词参数\beta的...
LDA(Latent Dirichlet Allocation)的原理和代码实现-附件资源
03-02
LDA(Latent Dirichlet Allocation)的原理和代码实现-附件资源
LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型
xiaobai110188的博客
12-28 1306
LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型 LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章（当然这里假定词与词之间是没有顺序的，即所有词无序的堆放在一个大
潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
最新发布
nanxiaotao的博客
09-13 1331
潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
Latent Dirichlet Allocation:
07-10
这是LDA模型的三位发明者所写的介绍，LDA模型现在被广泛应用。本文需要读者一定的统计学基础。
LatentDirichletAllocation
06-04
使用潜在狄利克雷分配对 Steam 视频游戏进行主题检测 Akshay Srivatsan - 概述： 该项目的目标是使用潜在狄利克雷分配模型对 Steam 库中的视频游戏进行主题检测。 Steam 是一个拥有 1.25 亿活跃用户的视频游戏市场，托管着数以千计的 PC 流行游戏。 Steam 上的每款游戏都有一个相应的网页，其中包含标题的简要说明、一些关键字、一些技术规格，最后还有一些用户书面评论。 每个页面还提供了一个链接，指向 Steam 自己的推荐系统认为相似的十二款游戏。 这种内在的连通性可以被解释为一个以游戏为节点、以链接为边的图。 然后我们可以使用广度优先搜索来抓取这个图。 从每个页面获取 HTML 后，我们通过消除所有标签进行一些简单的过滤，然后提取所有字母标记并将它们转换为小写。 我们使用停用词表来消除常用词。 一旦我们从页面中获得了标记，我们就可以使用 LDA
LDA和TF-IDF算法的相关论文
03-10
LDA和TF-IDF算法的相关论文;
Latent Dirichlet Allocation(LDA主题模型)
u012313437的专栏
12-14 1130
LDA主题模型 符号与术语 词word为离散数据的一个基本单位，使用一个{1，…，V}的词表索引。其中的V是整个语料库中的词的个数。 LDA中的参数求解问题 LDA对应的概率图模型： 我们现在使用LDA面临的首要问题是推断给定文档的隐变量z的后验概率。 p(θ,z∣w,α,β)=p(θ,z,w∣α,β)p(w∣α,β) p(\theta,z|w,\alpha,\beta)=\frac{p(\th...
Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型理论
chenglinhust的专栏
01-15 2636
Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型理论 LDA是给文本建模的一种方法，属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N个主题组成的文章。通过对文本的建模，可以对文本进行主题分类，判断相似度等。LDA通过将文本映射到主题空间，即认为一篇文章有若干主题随机组成，从而获得文本间的关系。LDA模型有一个前提：bag o
Latent Dirichlet Allocation (LDA)
xiaolu的专栏
04-14 818
from: http://blog.echen.me/2011/08/22/introduction-to-latent-dirichlet-allocation/       LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个
Latent Dirichlet Allocation(LDA)
fish0058的专栏
05-05 2578
变量： w表示词，z表示主题，w=(w1,w2,⋯,wN)表示文档，语料库D=(w1,⋯,wM)，V表示所有单词的个数（固定值），N表示一个文档中的词数（随机变量），M是语料库中的文档数（固定值），k是主题的个数（预先给定，固定值）。   在说明LDA模型之前，先介绍几个简单一些的模型。 1.Unigram model: 文档w=(w1,w2,⋯,wN)，用p(wn)
理解Latent Dirichlet Allocation：贝叶斯统计与Dirichlet分布
"Latent Dirichlet Allocation (LDA)笔记" Latent Dirichlet Allocation (LDA)是一种主题模型，用于发现文本数据中的隐藏主题结构。它属于概率图模型和混合模型，常用于自然语言处理领域。LDA基于贝叶斯统计学，...
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