主题模型LDA

最新推荐文章于 2024-04-24 15:30:16 发布
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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)
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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。
【浏览器扩展开发】基于TensorFlow.js的智能网页数据标注工具设计：毕业设计中的NLP与前端融合应用
12-17
内容概要：文章以“智能网页数据标注工具”为例，深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展，学生能够融合前端开发、自然语言处理（NLP）、本地存储与模型推理等技术，实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构，涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程，并提供了核心代码实现，包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群：具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制，有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生，尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标：①掌握浏览器扩展开发全流程，理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制；②实现在浏览器端运行轻量级AI模型（如NER、情感分析）的技术方案；③构建可用于真实场景的数据标注工具，提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建开发环境，逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性，在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统设计与实现(源码+论文)
12-17
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案，专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务，结合Vue.js前端框架，实现了完整的权限控制和管理功能，适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架，提供高性能的HTTP服务；使用GORM作为ORM框架，简化数据库操作；集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发，提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计，确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理；角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限；权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制；菜单管理模块动态生成前端导航菜单；操作日志模块记录系统关键操作，便于审计和追踪。 技术栈方面，后端使用Go语言开发，结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架；前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术；数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库；采用RESTful API设计规范，确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式，提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目，它提供了完整的源码和论文文档，帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范，代码结构清晰，注释完整，非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
12-17
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计
12-17
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要：本文介绍了基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计方法，结合Mathcad与Simulink仿真工具，对LLC谐振变换器进行建模与动态特性分析。通过扩展描述函数法提取系统在不同工作条件下的小信号模型，进而实现精确的频域分析与控制器设计，提升变换器在宽输入电压和负载变化范围内的稳定性与动态响应性能。文中详细阐述了建模思路、数学推导过程及仿真验证步骤，展示了理论分析与工程实践的有效结合。; 适合人群：具备电力电子、自动控制基础知识，熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具，从事开关电源、DC-DC变换器或新能源系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标：①掌握LLC谐振变换器的小信号建模方法；②理解扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用；③实现高精度控制器设计并完成仿真验证；④支撑科研复现、课程设计或实际工程项目开发； 阅读建议：建议读者结合文档中的Mathcad计算文件与Simulink模型同步操作，重点理解扩展描述函数法的核心思想与实现步骤，注意参数敏感性分析与仿真结果对比，以深化对LLC小信号特性的理解。
微信客服系统实战，容联云发送短信实战 （代码实战）
最新发布
12-17
微信客服系统实战，容联云发送短信实战。
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。 ---
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