Labeled LDA:A supervised topic model for credit attribution in multi-labeled corpora

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#LDA

本文探讨了LabeledLDA,一种监督主题模型,用于多标签语料库的信用归属问题。该模型能够有效处理带有标签信息的文档集合,通过学习主题与标签之间的关联,实现更精准的主题发现。

Labeled LDA:A supervised topic model for credit attribution in multi-labeled corpora

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pyLDA系列︱gensim中带'监督味'的作者-主题模型（Author-Topic Model）
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labeled LDA,Hierarchically Supervised LDA
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用Python实现L-LDA模型（标签潜在Dirichlet分配模型） 参考： 标记的LDA：多标签语料库中信用归因的受监管主题模型Daniel Ramage ... 文本分析的参数估计，Gregor Heinrich。 潜在的Dirichlet分配，David M. Blei，Andrew Y. Ng ... 基于Gibbs采样的有效实现 以下描述来自标签LDA：多标签语料库中信用归因的受监督主题模型Daniel Ramage ... 介绍： 标记的LDA是通过定义LDA潜在主题和用户标签之间的一一对应关系来约束潜在Dirichlet分配的主题模型。 带有标签的LDA可以直接学习主题（标签）对应关系。 吉布斯采样： 标记的LDA的图形模型： 标记LDA的生成过程： 吉布斯采样方程式： 用法 新的llda模型 训练 ？is_convergence 更新 推理 将模型保存到
Labeled LDA(有监督)主题模型的理解、推理与编程
qy20115549的博客
06-04 1万+
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Self-labeled-techniques-for-semi-supervised-learning
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标签中提到的"self-labeled"指的是自标记的过程，"semi-supervised-learning"表示半监督学习的场景，"tri-training"则是三重训练算法，"self-training"则对应自我训练方法。 项目报告可能涵盖了以下内容： 1. **...
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Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning
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【Information Sciences】PMT-Net: Progressive Multi-Task Network for one-shot Person Re-Identification
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探索标签驱动的主题模型：Labeled LDA Python 实现
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Labeled-LDA-Python 项目常见问题解决方案
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Topic model相关文章总结
qy20115549的博客
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基础类主题模型Hofmann T. Probabilistic latent semantic indexing[C]//Proceedings of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. ACM, 1999: 50-57.Ble
Partially Labeled Dirichlet Allocation(PLDA)算法的理解与编程细节(Java)
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