主题模型LDA

最新推荐文章于 2024-04-24 15:30:16 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-24 15:30:16 发布 · 453 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。

本文介绍了如何使用LDA主题模型来提升文档相似性判断的准确性，特别是针对那些表面词汇不同但实际语义相关的文档。通过引入主题模型的概念，能够更好地理解文档背后的意义。
     传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。  举个例子，有两个句子分别如下： 
    “乔布斯离我们而去了。”
    “苹果价格会不会降？”
     可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词，但这两个句子是相似的，如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似，所以在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义，而语义挖掘的利器是主题模型，LDA就是其中一种比较有效的模型。形象来说，主题就是一个桶，里面装了出现概率较高的单词，这些单词与这个主题有很强的相关性。

对LDA模型比较清晰的解释： http://blog.sina.com.cn/s/blog_8eee7fb60101czhx.html
LDA 关键词提取
木下瞳的博客
02-25 2056
LDA（Latent Dirichlet Allocation）确实是一个用于从大量文档中提取关键词的算法，但它并不是直接基于语义去提取关键词，而是通过建立文档主题的概率分布模型来间接揭示文档的关键词结构。LDA是一种统计模型，特别是一种主题模型，由David Blei、Andrew Ng和Michael Jordan在2003年提出。假设: 每篇文档是由多个潜在主题（latent topics）按照一定概率混合而成，每个主题又对应着一组关键词的概率分布。
LDA主题模型提取文本中的关键词
weixin_43343486的博客
10-24 1万+
LDA Topic Model Extract Key Word 主题模型+TF-IDF提取文本的关键词 背景 懒得说背景！以后想起来再补充！电脑硬盘坏过，本文代码也忘了参考谁的了！原作者发现可以联系我！立马改参考！ Import Dependency Jar import gensim import math import jieba import jieba.posseg as posseg from jieba import analyse from gensim import corpora
LDA (三) 关键词提取2.0
蕾姆的博客
01-03 7804
前言：对于第一个版本 的基于LDA的文本关键词提取  实现了给定文本，提取其关键的功能。后来有需求变动，需要给出所提取的关键词的重要程度排名。便有一个问题：如何判断文本自身的词语的重要性几何，其打分的依据是什么。这也是所有关键词提取方法中最重要的一步。 思路：1.  LDA模型训练得到 topic_word 。由此可以知道每个topic 由哪些单词所代表，以及每个单词在这个topic的重要性得分...
LDA主题模型
celine0227的博客
04-24 1万+
LDA 模式是生成式模型，在这里，假设需要建模的数据为 X，标签信息为 Y。判别式模型：对 Y的产生过程进行描述，对特征信息本身不建模。判别式模型有利于构建分类器或者回归分析生成式模型时需要对 X和 Y 同时建模，更适合做无监督学习分析。生成式模型：描述一个联合概率分布 P(X,Y)的分解过程，这个分解过程是虚拟的过程，真实的数据不是这么产生的，但是任何一个数据的产生过程可以在数学上等价为一个联合概率分布。
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。
NLP： LDA主题模型
天狼啸月1990的博客
08-31 1万+
(1) 一个函数：gamma函数(2) 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布(3) 一个概念和一个理念：共轭先验、贝叶斯框架(4) 两个模型：pLSA和LDA(5) 一个采样：Gibbs采样。
主题模型 LDA 入门（附 Python 代码）
selinda001的博客
05-25 11万+
一、主题模型 在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。 主题可以被定义为“语料库中具有相同词境的词的集合模式”，比如说，主题模型可以 将“健康”，“医生”，“病人”，“医院” ...
lda主题模型困惑度_文本主题模型 LDA
weixin_33174889的博客
12-01 1508
一、直观介绍：首先，抛开复杂的公式，用最直观的方式了解，什么是文本主题模型。假设我们有M篇文档，对应第m个文档中有 个词。即输入为如下图:目标: ① 找到每一篇文档的主题分布 ② 每一个主题中词的分布在LDA模型中，假定主题数目是 K，这样所有的分布就都基于K个主题展开。那么具体LDA模型是怎么样的呢？现假设语料库总共有10个主题（K=10）对于目标①，每篇文档都有各自的主题分布，这个分...
lda主题模型困惑度_在PYTHON中进行主题模型LDA分析
weixin_35990581的博客
12-31 1456
原文链接：在PYTHON中进行主题模型LDA分析​tecdat.cn主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。一种作为监督无的机器学习方法，主题模型不容易评估，因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。然而，由于主题建模通常需要预先定义一些参数（首先是要发现的主题ķ的数量），因此模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。概率LDA主题模型的评估方法使用未标记的数据时，模型评估很难...
主题模型LDA.ppt
02-21
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。
精选资源
主题模型LDA相关代码
07-08
主题模型代码（LDA），完全可以跑通
精选资源
word2vecjava版源码-LFTM:使用词嵌入改进主题模型LDA和DMM（短文本的每文档一个主题模型）（TACL2015）
06-05
潜在特征主题模型 LF-LDA 和 LF-DMM 潜在特征主题模型的实现，如我的 TACL 论文中所述： Dat Quoc Nguyen、Richard Billingsley、Lan Du 和 Mark Johnson。 . 计算语言学协会汇刊，卷。 3，第 299-313 页，2015 年。...
LDA数学八卦，主题模型LDA的数据知识
01-03
总而言之，LDA作为主题模型的重要成员，通过复杂的概率分布和统计推断算法，实现了对大规模文档集合的有效主题发现。它不仅是一种强大的文本分析工具，也是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要研究方向。
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
12-16
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
12-16
内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
【分布式系统】基于Redis的Session集中存储方案：实现Web服务器高可用与横向扩展
12-16
内容概要：本文介绍了基于Redis实现分布式Session的解决方案，重点阐述了将Session集中存储于Redis集群的技术思路与优势。文中指出，传统的tomcat-redis-session-manager仅适用于Tomcat容器层的HttpSession同步，存在应用层适配局限；相比之下，推荐使用Spring Session与Redis结合的方式，实现更灵活的应用层Session管理。通过将sessionId作为key、session数据作为value存储在Redis中，可在多台应用服务器间共享Session，确保高可用性和横向扩展能力。同时，文章对比了多种保证Session一致性的架构方案，包括Session同步法、客户端存储法、反向代理Hash一致性以及后端统一存储法，并强调后端统一存储为最优选择。; 适合人群：具备Java Web开发基础，熟悉分布式架构、Redis及Session机制的1-3年经验后端研发人员； 使用场景及目标：①解决传统Web服务器集群中Session不一致问题；②实现服务无状态化设计，提升系统可扩展性与容灾能力；③在微服务或负载均衡环境下构建统一的Session管理中心； 阅读建议：学习时应结合Spring Session实际集成案例，理解其与Redis的协作机制，并深入掌握不同Session共享方案的适用边界与设计权衡。
员工主题模型lda
03-31
### 使用 LDA 构建员工相关主题模型 #### 背景与定义 LDA 是一种基于概率统计的主题模型，用于从大量文本数据中提取潜在的主题结构。在构建员工相关的主题模型时，可以通过分析与员工相关的文档（如绩效评估报告、工作描述、反馈意见等），揭示隐藏在这些文档中的主要话题或趋势[^1]。 #### 数据准备 为了使用 LDA 进行主题建模，首先需要收集并预处理与员工相关的文本数据。这可能包括但不限于以下内容： - 员工的工作日志。 - 绩效考核记录。 - 上级领导的评价和建议。 - 客户或同事的反馈信息。 确保数据质量是成功的关键一步。通常需要执行如下操作： - **去除停用词**：删除常见的无意义词汇（如“的”、“是”、“在”等）。 - **词干提取/词形还原**：将词语转换为其基本形式。 - **向量化表示**：将文本转化为数值矩阵以便后续计算。 #### 模型建立流程 以下是利用 Python 和 `gensim` 库实现 LDA 的具体步骤： ```python import gensim from gensim.utils import simple_preprocess from gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS from nltk.stem import WordNetLemmatizer, SnowballStemmer import numpy as np import pandas as pd # 加载数据集 (假设已有一个包含员工评论的数据框 df_employee_reviews) data = df_employee_reviews['review'].values.tolist() def preprocess(text): result = [] for token in gensim.utils.simple_preprocess(text): if token not in gensim.parsing.preprocessing.STOPWORDS and len(token) > 3: result.append(WordNetLemmatizer().lemmatize(token, pos='v')) return result processed_data = list(map(preprocess, data)) # 创建字典和语料库 dictionary = gensim.corpora.Dictionary(processed_data) corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in processed_data] # 训练 LDA 模型 lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=5, # 设置主题数量 random_state=100, update_every=1, chunksize=100, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True) # 输出主题及其关键词 topics = lda_model.print_topics() for topic in topics: print(topic) ``` 上述代码展示了如何加载数据、预处理文本以及训练 LDA 模型的过程。其中，`num_topics` 参数决定了要提取的主题数目，在实际应用中可以根据需求调整此值[^3]。 #### 结果解读 完成模型训练后，可以从输出的结果中看到各个主题的主要组成成分。例如，某个主题可能会由诸如“团队合作”、“项目管理”这样的高频词汇主导，从而反映这一领域内的核心关注点[^4]。 #### 性能优化策略 当面对大规模数据集或者复杂场景时，可考虑采用更高效的推理技术来提升性能表现： - **吉布斯采样**：适用于较小规模的数据集，能够提供较为精确的概率估计。 - **变分推断**：适合于较大规模的数据集，能够在较短时间内获得合理近似的解。 通过选择合适的算法和技术手段，可以使 LDA 更加适应具体的业务环境和资源条件。 ---
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