LDA模型学习之（二）——主题的理解

最新推荐文章于 2025-09-13 23:06:41 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-13 23:06:41 发布 · 84 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能

在网上找了好久，都没有什么收获。今天搜到了百度搜索研发部的官方博客里面的一篇文章，有一种豁然开朗的感觉，虽然我依然没有明白LDA模型，但我相信，我双离它近了一步。

       好了，把网址贴出来吧：http://stblog.baidu-tech.com/?p=1190

  通过这篇文章，可以很容易的理解什么是主题

 

lda主题模型困惑度_机器学习-LDA主题模型笔记
weixin_34287049的博客
01-12 2698
LDA常见的应用方向：信息提取和搜索(语义分析)；文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘；基于内容的图像聚类、目标识别(以及其他计算机视觉应用)；生物信息数据的应用;对于朴素贝叶斯模型来说，可以胜任许多文本分类问题，但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。LDA模型通过增加“主题”的方...
LDA模型中文文本主题提取丨可视化工具pyLDAvis的使用
qq_39496504的博客
07-05 6万+
主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis1. 无监督提取文档主题——LDA模型1.1 准备工作1.2 调用api实现模型2. LDA的可视化交互分析——pyLDAvis2.1 安装pyLDAvis2.2 结合gensim调用api实现可视化p.s. 保存结果为独立网页p.p.s. 加快prepare速度？2.3 如何分析pyLDAvis可视化结果2.3.1. **每个主题表示什么意义？**2.3.2 每个主题有多么普遍？2.3.3 主题之间有什么关联？ 1. 无监督提取文档主题——LDA模型 这个模型
主题抽取LDA
ShangYT的专栏
06-11 1264
主题模型，主题抽取 https://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html 【建议看官方文档】 中文的话，使用结巴分词。
通俗理解LDA主题模型(2014年版)
热门推荐
结构之法 算法之道
11-17 33万+
印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。2013年12月，在我组织的Machine Learning读书会第8期。
LDA主题模型简介及Python实现
weixin_41168304的博客
01-09 20万+
一、LDA主题模型简介 LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。 LDA主题模型不关心文档中单词的顺序，通常使用词袋特征（bag-of-word feature）来代表文档。词袋模型介绍可以参考这篇文章：文本向量化表示——词袋模型 - 知乎 了解LDA模型，我们需要先了解LDA的生成模型，LDA认为一篇文章是怎么形成的呢？ LDA模型认为主题可以由一个词汇...
机器学习——LDA主题模型
weixin_46064807的博客
01-23 1385
LDA主题模型 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词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。 简单理解一下： 当有一大堆文章到来需
通俗理解LDA主题模型
Abner
09-06 1147
转自：https://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/41209515 0 前言     印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初...
NLP实验——LDA主题模型
weixin_42927719的博客
04-02 700
原理 原理我就不细致讨论啦，放上几个比较好的博客 yang_guo 机器学习-LDA主题模型笔记 致Great NLP系列（三）LDA主题模型 刘建平Pinard 文本主题模型之LDA(一) LDA基础 我的理解比较简单：因为有一词多义的存在，通过建立词和主题之间的联系，通过Gibbs抽样，实现降维（将文档降维到主题）。 gensim实现 简单来说LDA实现主要几个步骤 文本切词 生成词典 ...
10.机器学习——主题模型(Topic Model) LDA
kaszxc的博客
08-14 700
LDA（隐含狄利克雷分布）是一种概率主题模型，用于从文档集中反推主题分布。其核心思想是：文档由多个主题混合生成，每个主题又对应一个词语分布。LDA的生成过程涉及狄利克雷分布、多项分布等概率模型，并通过共轭先验和贝叶斯框架实现参数推断。与基础模型（Unigram、Mixture of unigrams和pLSA）相比，LDA的突破在于引入贝叶斯框架，允许文档包含多个主题。模型通过Gibbs采样等方法进行参数估计，广泛应用于文本聚类、分类和信息检索。
LDA_LDA关键词_主题词提取_
10-02
总的来说，“LDA关键词_主题词提取”是通过LDA模型来理解和提取文本中的主题，从而找出最具代表性的关键词。这个过程涉及预处理、模型训练、主题解码和关键词选择等多个步骤，对于理解大量文本数据和实现智能信息...
机器学习——算法学习——主题模型LDA（1）数学基础
ADwenwen的博客
06-25 721
一.重要公式 1. 贝叶斯公式 经典的贝叶斯公式表示为：。 当X为固定值时，P(X)为公共项。故可以写为：。 其中，我们对于随机变量θ，可以定义定义： ①先验概率： ...
【完整源码+数据集+部署教程】交通工具图像分割系统： yolov8-seg-C2f-RFCAConv
最新发布
weixin_43860634的博客
09-13 633
【完整源码+数据集+部署教程】交通工具图像分割系统： yolov8-seg-C2f-RFCAConv
MOSS-TTSD: 文本对话式语音克隆
m0_72580657的博客
09-10 1787
MOSS-TTSD是一款突破性的对话语音生成系统，专为提升人机交互体验而设计。基于Qwen3-1.7B-base模型优化，它支持中英双语，实现零样本音色克隆和长达960秒的连续语音生成。核心创新包括XY-Tokenizer（1kbps低比特率编码）和对话语境建模技术，经过110万小时语音数据训练。性能评估显示其词错误率低至1.90%，媲美顶尖模型。适用于播客、直播、教育等多种场景，提供本地部署方案。目前支持双人对话克隆，多人对话功能正在开发中。
大模型应用开发八股
weixin_58493933的博客
09-10 766
多智能体系统指的是。
MiniMax - 稀宇科技推出的AI智能助手
qq_27346503的博客
09-12 681
如果你需要的是一个强大的 “数字员工” 来帮你处理各种创造性或重复性的工作，MiniMax 绝对是一个值得优先考虑的选择。MiniMax（上海稀宇科技）可不是个简单的聊天机器人，而是全球领先的 AI 技术公司，专攻万亿参数 MoE 架构，一手包办文本、语音、视频、音乐生成，堪称多模态全能选手。它既能陪你闲聊解闷，又能帮你写代码、做视频、分析股票，甚至一键生成完整可上线的 Web 应用，目标是让每个人都能零门槛用上 AI 超能力。⭐⭐⭐⭐⭐ (文、图、音、视频、音乐)⭐⭐⭐⭐ (GPTs, 自定义功能强)
【开题答辩全过程】以 _基于协同过滤算法的室内设计项目推荐系统的设计与实现为例，包含答辩的问题和答案
shiji5078的博客
09-11 955
本文介绍了一位14年经验的毕设指导专家，擅长多种编程语言和项目开发。重点展示了一个基于协同过滤算法的室内设计推荐系统毕设答辩过程，包括系统功能、技术实现、数据采集方案和关键问题应对策略。答辩中针对算法选择、冷启动、并发处理等专业问题进行了详细解答，并获得了评委的肯定。最后提供了毕设开题报告和源码获取建议，强调独立完成项目的重要性。
华新嘉华：企业抢占新赛道：GEO助力AI时代内容精准触达
huaxinjiahua的博客
09-11 708
GEO通过AI优化内容，实现精准触达，提升品牌权威性，成为数字营销新前沿。
开始 ComfyUI 的 AI 绘图之旅-ControlNet（六）
站在知识源头搞技术
09-10 526
基础的 ControlNet 概念，并在 ComfyUI 中完成对应的图像生成 基础的 Pose ControlNet，并通过二次图生图的方式，在 ComfyUI 中完成大尺寸的图像生成 基础的 Depth ControlNet 概念，并在 ComfyUI 中完成对应的图像生成 基础的 Depth T2I Adapter ，并在 ComfyUI 中完成对应的图像生成 完成多个 ControlNet 混合使用，学会使用多个 ControlNet 模型来控制图像生成
LDA主题模型详解：从入门到精通
2. **四大分布**：LDA模型依赖于四种概率分布——二项分布（描述词在文档中的出现次数）、多项分布（描述主题中词的概率分布）、Beta分布（表示主题分布的先验知识）和Dirichlet分布（共轭先验，用于处理多项分布的...
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