LDA学习笔记

最新推荐文章于 2024-04-24 15:30:16 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhizhong0209/article/details/110870355
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本文详细探讨了LDA（Latent Dirichlet Allocation）的主题建模原理，包括如何计算主题矩阵和词分布矩阵，解释了LDA中的共轭分布和与PLSA的区别。同时，讨论了确定LDA主题个数的方法，以及LDA与Word2Vec、Doc2Vec的差异，并介绍了Dirichlet分布参数alpha和beta的确定技巧。

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LDA学习笔记

详述LDA原理？

  • 从狄利克雷分布α中取样生成文档i的主题分布
    • 多项式分布的共轭分布是狄利克雷分布
    • 二项式分布的共轭分布是Beta分布
  • 从主题的多项式分布中取样生成文档i第j个词的主题
  • 从狄利克雷分布β中取样生成主题对应的词语分布
  • 从词语的多项式分布中采样最终生成词语
  • 文档里某个单词出现的概率可以用公式表示：
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主题模型LDA教程：主题数选取 困惑度perplexing
Cachel Wood的博客
11-11 4016
比如，i这个句子位置上的概率分布的信息熵可能是190，或者说，i这个句子位置上出现的句子平均要用190 bits去编码，那么这个位置上的概率分布的困惑度就是2(190)。（译者：不是说算出来就一定是0.4%，而是说这样算本身是错的）因为直接预测下一个词是”the“的话，我们是在使用一元语法，而247是来源于三元语法的。（但当我们考虑k面骰子上的均匀分布时，困惑度是k，困惑度的倒数是1/k，正好是预测正确的概率）因此一个随机变量X的困惑度是定义在X的概率分布上的（X所有"可能"取值为x的部分）。
lda主题模型困惑度_主题模型（三）：LDA主题个数选择
热门推荐
weixin_39676021的博客
12-06 2万+
在上一篇文章的最后，我们生成了15个模型（主题数分别从1到15），然鹅，问题来了，到底多少个主题，才是最好的主题模型呢？到底有没有可以评价一个模型好坏的标准呢？答案肯定是有的，而且还不止一个呢！ 先说一个，我最开始做实验的时候用的，肉眼观察法。即通过经验来判断选择几个主题（靠猜），显然这是一个不错的方法。我当时和老大说完，老大一直夸我聪明，并打了我一顿，不说了，医院的WiFi不大好用。 目前比较...
lda主题模型困惑度_Perplexity（困惑度）详解
weixin_39986741的博客
12-19 6697
引子：今年上半年，我报名参加了julyEdu的三月份机器学习班，在班上我自告奋勇地分享了下自己对LDA模型中几个重要问题，比如perplexity,likelihood和fold-inquery的理解、相关公式以及实现方案。不过由于最近要写一篇主题模型的文章，我重读了下LDA以及其他一些主题模型的经典文献，发现自己之前理解上存在一些偏差，于是就想写一篇博客，把整个思路重新理顺一下。(1)Perpl...
c++矩阵连乘的动态规划算法并输出_AI自然语言处理算法岗常见面试题(一)
weixin_39521808的博客
11-21 244
从隐藏层到输出的Softmax层的计算有哪些方法？层次softmax负采样层次softmax流程？构造Huffman Tree最大化对数似然函数输入层：是上下文的词语的词向量投影层：对其求和，所谓求和，就是简单的向量加法输出层：输出最可能的word沿着哈夫曼树找到对应词，每一次节点选择就是一次logistics选择过程，连乘即为似然函数对每层每个变量求偏导，参考sgd负采样流程？统计每个词出现对概...
LDA主题模型困惑度计算
05-12 5785
对于LDA模型，最常用的两个评价方法困惑度（Perplexity）、相似度（Corre）。 其中困惑度可以理解为对于一篇文章d，所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定，这个不确定成都就是困惑度。困惑度越低，说明聚类的效果越好。 计算公式 分母是测试集中所有单词之和，即测试集的总长度，不用排重。其中p(w)指的是测试集中每个单词出现的概率，计算公式...
lda主题模型python_LDA主题模型及python实现
weixin_39660922的博客
12-11 2144
LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章(当然这里假定词与词之间是...
lda主题模型困惑度_LDA主题模型
weixin_36119965的博客
12-03 2121
LDA是文本分析中最常用、最受欢迎的主题模型，全称是latent Dirichlet allocation。Latent是潜在变量的意思，它在主题模型中对应的是潜在主题，即文档的主题研究者观测不到。Dirichlet中文翻译为狄利克雷，是一种数学分布的名字(Dirichlet distribution)。LDA所要解决的问题就是根据每个文档的用词规律挖掘出一堆文档背后隐藏的多个主题。更甚...
LDA学习笔记1-参数估计
windows2的专栏
08-07 2400
这几天学习在LDA，终于把其原理搞清楚了，记录一下要点 1. 参数估计和预测 对于一个已知模型，贝叶斯推理的两个大问题， 1.参数估计，主要方法有极大似然估计（MLE,Maximum likelihood estimation）和极大后验概率（MAP,Maximum a posteriori estimation）,也可以直接求解P(/theta | X),其中X为已知数据集 2.预测方法
LDA学习笔记3-抽样算法
windows2的专栏
08-10 1631
抽样问题定义为，对于给定概率p（x），抽取一组iid对于较为复杂的概率密度函数，我们常常无法直接利用标准抽样等方法抽取出一组满足MCMC（markov chain monte carlo）
python LDA学习
01-31
是基于python环境的一个lda算法的推荐模型，里面包括配置文件，文件设置代码，数据集，python脚本，内容很全面。
LDA实验笔记, LDA note
02-19
### LDA实验笔记知识点梳理 #### 一、基础概念与理论背景 **1.1 贝叶斯统计** 在LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）模型的理解过程中，贝叶斯统计是一个重要的基础概念。在贝叶斯统计中，我们...
lda主题模型困惑度_LDA 主题模型效果度量
weixin_29227585的博客
12-29 2561
度量方法：在测试集或训练集上计算困惑度在具体应用中看效果，如分类这里主要说说如何计算困惑度。计算方法为：计算每篇文档的概率p(d)，除以所有文档词的总数(不排重)，乘以-1，求指数难点在于计算每篇文档的概率 参考1 参考2, 在Blei原始论文中并没有详说。一种方法是计算一篇文档所有词的概率和，即似然性，然后取log,这也是gensim和sklearn的做法。一个词的概率：p(w) = sigm...
用python计算lda语言模型的困惑度并作图
04-19
用python计算lda语言模型的困惑度并作图
主题模型 LDA (Latent Dirichlet Allocation)
06-22
这是我读书时的一次内部分享，现拿来与大家分享
lda主题模型困惑度_自然语言处理（2）主题模型 LDA （2 实现原理篇）
weixin_29970399的博客
12-28 1999
1 前言在我们阅读一篇文章的时候，需要明确文章的类别（体育类、新闻类）、内容以及中心思想。通常情况下，一篇文章可能包含多个主题，比如在介绍一座城市的时候，可能会从历史、经济、政治、教育、交通等多个方面做介绍。LDA 正是一种自动分析每篇文档，统计文档中的词语，根据统计的信息判断文档包含哪些主题以及各个主题所占比例的模型。由于 LDA 的实现原理牵扯到一些数学知识，因此想彻底搞懂 LDA ，请先参看...
perplexity 衡量指标_求通俗解释NLP里的perplexity是什么？
weixin_39805998的博客
12-22 1410
高赞回答讲得已经非常通俗易懂，不过由于自然语言处理的发展，出现了许多不同类型的模型，对困惑度这个指标的计算方法颇有不同(包括前面的高赞回答也只是展开了一个子集)，常常让人摸不着头脑。所以这个回答旨在尽量全面地梳理不同语境下的perplexity的计算，帮助解决因为这些历史原因造成的困惑。润风：困惑度(perplexity)的基本概念及多种模型下的计算(N-gram, 主题模型, 神经网络)​zhu...
lda主题模型困惑度_nlp中的主题模型
weixin_36335482的博客
02-17 1392
本文对nlp中一个极为重要的模型——主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)从宏观理解与数学解释两个维度进行介绍。1、LDA的宏观理解谈起LDA，自然需要引入pLSA。pLSA是用一个生成模型来建模文章的生成过程。假设有K个主题，M篇文章；对语料库中的任意文章d，假设该文章有N个词，则对于其中的每一个词，我们首先选择一个主题z，然后在当前主题的基础上生成一个词w。生...
LDA主题模型
最新发布
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。
困惑度、主题一致性，lda模型找出主题相关词
古月哲亭
10-10 2万+
通俗一点解释下就是，困惑度表示的对于一篇文章来说，我们有多不确定它是属于某个主题的。即主题的个数越多，模型的困惑度就越低，但是注意一点，当主题数很多的时候，生成的模型往往会过拟合，所以不能单纯依靠困惑度来判断一个模型的好坏。这时候我们的另一个判断标准就有作用了。biubiu~一致性！困惑度perplexity：句子的概率的倒数。如果句子的概率越大，说明这句话越符合人话的规律，即p（句子），pp困惑度越小。模型对该句子就越不困惑。通过图形，我暂时将主题定为10个。主题一致性：coherence。
斯坦福公开课LDA线性判别分析学习笔记
文件名称列表中的"线性判别分析.pdf"可能是一个详细记录斯坦福大学公开课中机器学习LDA相关内容的讲义或者学习笔记。它可能包括课程的PPT课件、示例代码、课后问题以及相关习题解析等，是学习LDA的重要参考资料。 ...
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