[学习笔记]学习主题模型(Topic Model)和PLSA( probabilistic latent semantic analysis）

最新推荐文章于 2022-11-18 10:16:05 发布
转载 最新推荐文章于 2022-11-18 10:16:05 发布 · 1.2k 阅读 · 0

文章有助于理解主题相关内容，主要提及了主题模型与pLSA，为读者了解这方面信息技术知识提供帮助。
PLSA模型简介
何晏成的专栏
11-18 3251
PLSA作为一种主题模型，提供了一种文本语义分析的手段，在自然语言处理中有很多应用，例如广告推荐、文本分类、改善搜索相关性等。关于PLSA的应用场景在下一篇博客中介绍，这里先对模型作一个简单的介绍，也算是对PLSA的推导过程做一个梳理。 PLSA：Probabilistic LatentSemantic Analysis，也即浅层概率语义分析，大体来讲就是通过概率手段计算潜在主题与word、do
概率潜在语义分析（PLSA）（probabilistic latent semantic analysis）
大风车
10-07 1735
概率潜在语义分析，听名字里边的‘概率’一词，就知道这和一般的统计（频数统计/tfidf 统计）不一样。我们知道LSA是对单词-文本矩阵（频数或tfidf组成的矩阵）进行奇异值分解，LSA的最重要的中心思想就是引入话题维度，将一个文本的单词向量降维转化为话题向量，一是解决了稀疏矩阵中很多 0 值带来的计算文本相似度不准确的问题，二是解决了单词的多词一义性和一词多义性的问题。LSA可以参考之前写过的一篇 ：潜在语义分析（LSA）（latent semantic analysis） 那LSA的缺点是什么？在P.
PLSA主题模型
08-15
概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatent semantic analysis)基于双模式和共现的数据分析方法延伸的经典的统计学方法。概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。 概率潜在语义分析与标准潜在语义分析的不同是，标准潜在语义分析是以共现表（就是共现的矩阵）的奇异值分解的形式表现的，而概率潜在语义分析却是基于派生自LCM的混合矩阵分解。考虑到word和doc共现形式，概率潜在语义分析基于多项式分布和条件分布的混合来建模共现的概率。所谓共现其实就是W和D的一个矩阵，所谓双模式就是在W和D上同时进行考虑。基于概率统计的PLSA模型，用EM算法学习模型参数。
PLSA模型详解
10-10
PLSA模型详解, 本文详尽的整理了一下PLSA模型, 有兴趣的可以参考. 里面附带了很多自己的推导.
PLSA模型
chinshun3367的博客
05-30 366
1、PLSA的公式表达(两种) 在“主题模型Topic Model”一文中已经说明了从生成模型的角度如何看待主题模型。 主题模型的线性代数表示： 主题模型就是已知“词语-文档”矩阵C，求“词语-主题”矩阵Φ和“主题-文档”矩阵θ。 一种思路就是使用EM(期望最大化)算法来求解Φ和θ...
LSA/PLSA
weixin_34064653的博客
01-10 285
引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(Computer Vision)也开始崭露头角，但在实际应用过程中，它却有一些不可避免的缺陷，比如： 稀疏性(Sparseness): 对于大词典，...
Multi-view learning via probabilistic latent semantic analysis
02-21
Unlike the most previous works following the idea of co-training, in this paper we propose a new generative model for Multi-view Learning via Probabilistic Latent Semantic Analysis, called MVPLSA....
plsa, Probabilistic latent semantic analysis
05-25
《概率潜在语义分析》（Probabilistic Latent Semantic Analysis，简称PLSA）是一项在信息检索、自然语言处理、文本挖掘等领域具有广泛应用前景的技术。它由Thomas Hofmann提出，作为对传统潜在语义分析(LSA)的一种...
matlab编程中的概率潜在语义分析模型_a probabilistic latent semantic analysi
最新发布
09-15
概率潜在语义分析（PLSA）是一种用于揭示文档中隐藏主题的统计模型，其核心思想是通过观察到的文档-词项关系来推断未直接观察到的文档-主题和主题-词项关系。在MATLAB编程环境中实现的概率潜在语义分析模型，可以...
机器学习：主题模型：PLSA
LandscapeMi
05-31 878
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/42560877 * 概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatent semantic analysis) * 概率潜在语义分析与标准潜在语义分析的不同是，标准潜在语义分析是以共现表（就是共现的矩阵）的奇异值分解的形式表现的，而概率潜在语义分析却是基于派生自LCM的混合矩阵
主题模型-PLSA
weixin_36378508的博客
09-30 599
pLSA 模型是有向图模型，将主题作为隐变量，构建了一个简单的贝叶斯网，采用EM算法估计模型参数。 由于PLSA属于LSA到LDA的过滤，很少被使用~~ 可以减少研究！ 什么是PLSA 概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatent semantic analysis)基于双模式和共现的数据分析方法延伸的经典的统计学方法。概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。 PLSA与LSA不同 概率潜在语义分析与标准潜在语义分析的不同是，标准.
主题模型之PLSA
littlehaes的博客
06-19 879
Welcome To My Blog 上一篇文章介绍了文本建模之Unigram Model，但这个模型太过于简略，本篇文章介绍PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis,概率化的潜在语义分析) 参考： 靳志辉，《LDA数学八卦》...
主题概率分布模型pLSA
qq_44579321的博客
11-18 687
自然语言处理
主题模型分析模型——pLSA
所有的今天都是为了不后悔的明天
05-25 2088
基于概率统计的pLSA模型（probabilistic Latent Semantic Analysis，概率隐语义分析），增加了主题模型，形成简单的贝叶斯网络，可以使用EM算法学习模型参数。 pLSA应用与信息检索、过滤、自然语言处理等领域，pLSA考虑到词分布和主题分布，使用EM算法来学习参数。pLSA可以看做概率化的矩阵分解。   D代表文档，Z代表主题（隐含类别），W代表单词；
主题模型TopicModel：PLSA模型及PLSA的EM推导
热门推荐
皮皮blog
01-09 1万+
基于概率统计的PLSA模型，并且用EM算法学习模型参数。PLSA的概率图模型如下 其中D代表文档，Z代表隐含类别或者主题，W为观察到的单词，表示单词出现在文档的概率，表示文档中出现主题下的单词的概率，给定主题出现单词的概率。并且每个主题在所有词项上服从Multinomial 分布，每个文档在所有主题上服从Multinomial 分布。整个文档的生成过程是这样的： (1) 以的概率选中文
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