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若从C的doc中的词汇[w_doc1_1,w_doc1_2,....w_docN_1,w_docN_2...]中随机抽取词汇并组成m个文档作为主题的话，这m个C_V值与其他指标是负相关的。再进一步分析，当使用一份语料库C=[doc1,doc2...docN]作为参考文本，并且评价主题以从C抽取m个doc原文当作m个主题的话，这m个C_V值与其他指标是正相关的；但我发现，我电脑里的gensim（版本3.8.1），gamma本来就是1，因此负相关不完全是这个gamma的原因。因此，C_V值的bug仍没有答案。

其中第三种形式才是标准形式，可解决上述问题。对于第三种形式，伯克利的课件（https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/courses/260-spring10/other-readings/chapter8.pdf）在公式8.28~8.33中给了推导过程，只需注意下这个推导过程默认∑X=1，维基中∑X=n。）的对ELBO关于自然参数进行求导时，遇到了多项分布的指数家族分布形式的log-partition function 为0的问题，使得课件的公式不再成立。

变分推断概述，分一、二两部分，搬运自两篇不同文章，内容会有重复，本文为第一篇，转自：https://www.zhihu.com/question/31032863/answer/315311293个人收藏学习使用，侵删-----------------------------------------------------------------------------一般的problem setting是，我们想计算posterior （这在做inference和prediction..

来源：http://www.45fan.com/article.php?aid=20020586166334499146347368个人学习收藏，侵删------------------------------------------------------------------------基于统计学的主题模型诸如 LDA(Latent Dirichlet Allocation)，Biterm 的应用使得针对大量文本进行信息的总结提取成为可能。但是提取的主题到底质量如何，如何进行量化分析和评价

1、在变分推断LDA里，隐变量θ直接使用了γ来推断，所以在EM迭代的时候得到的γ被近似认为就是隐变量θ。不需要在由q(θ|γ)采样生成

1、根据gensim3.8.3的源码，log_perplexity()输出的是perwordbound，而perwordbound计算步骤如下：先调用 bound() ，通过一个chunk的语料W⃗\vec{W}W计算整个语料库的对数似然值logp(W⃗)logp(\vec{W})logp(W)的下界，即Eq[logp(W⃗)]−Eq[logq(W⃗)]Eq[logp(\vec{W})]-Eq[logq(\vec{W})]Eq[logp(W)]−Eq[logq(W)] 。然后用算出的bound除以整个

译文出处：https://blog.youkuaiyun.com/questionfish/article/details/46739207官方教程原文：http://radimrehurek.com/gensim/tut2.html仅作个人学习资料备份，侵删====================正==========文====================如果你想记录日志，请不要忘记设...

作者：Yolen_Chan来源：优快云原文：https://blog.youkuaiyun.com/Yolen_Chan/article/details/84934928---------------------本文将展示gensim的一些用法。python环境：Anaconda3（Python3.7）使用gensim做自然语言处理的一般思路是：使用（处理）字典 ----&gt...

1.1 eg.1:#-*- coding: utf-8 -*-#example 1：#将corpus以及query语料变换成bow向量，然后将bow向量变换成LSI主题模型向量，#最后计算corpus的向量相对于query的向量的余弦相似度，并排序输出。#reference: https://blog.youkuaiyun.com/l7h9ja4/article/details/80220939...

转自https://www.cnblogs.com/ljygoodgoodstudydaydayup/p/5969417.html侵删--------------------Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR(information retrieval)领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字...