自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling：参数估计与模型选择

最新推荐文章于 2024-09-24 20:37:53 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 人工智能
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自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling：参数估计与模型选择

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自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling详解

一、话题建模基础

1.1 话题建模简介

话题建模是一种统计建模技术，用于发现文档集合或语料库中隐藏的主题结构。在自然语言处理中，话题建模能够帮助我们理解大量文本数据的内在结构，识别出文档中讨论的主要话题。这种技术在新闻分析、市场研究、文献回顾等领域有着广泛的应用。

1.2 LDA模型原理

Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是一种基于概率的模型，用于话题建模。LDA假设每篇文档都是由多个话题混合而成，每个话题又由多个词汇构成。模型的核心在于使用Dirichlet分布来描述话题在文档中的分布以及词汇在话题中的分布。

LDA模型的数学描述
  • 文档-话题分布&#x
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自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling与高级主题模型HDP及PITM
zhubeibei168的博客
09-23 822
自然语言处理中的话题建模是一种强大的工具，可以帮助我们从大量文档中提取有意义的信息。LDA模型是话题建模中最常用的方法之一，通过Gibbs Sampling算法，我们可以从文档集合中学习话题和词语的概率分布。上述代码示例展示了如何使用Python和gensim库进行LDA模型的训练和结果分析。
自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling：主题模型的评估方法
zhubeibei168的博客
09-23 1142
LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种混合多项式模型，用于处理文档集合中的话题分布。LDA假设每个文档由多个话题混合而成，每个话题由一组词汇的概率分布构成。模型的核心在于使用Dirichlet分布作为话题和词汇分布的先验。在自然语言处理中，主题模型的评估不仅限于传统的困惑度(perplexity)和主题一致性(topic coherence)，还包括其他几种评估指标，这些指标从不同角度衡量模型的性能和实用性。主题多样性(Topic Diversity)定义。
Gibbs Sampling
09-11
Gibbs sampling, Markov Chain Monte Carlo, na¨ıve Bayes, Bayesian inference,
Gibbs sampling
danerer的专栏
04-19 450
　Gibbs sampling(吉布斯采样)(资料集合) 　　维基百科，自由的百科全书: 　　In statistics, Gibbs sampling or a Gibbs sampler is a Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm for obtaining a sequence of observations which are a...
随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling
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http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51373090 吉布斯采样算法详解 为什么要用吉布斯采样 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布，看发生什么事件。举一个例子。甲只能E：吃饭、学习、打球，时间T：上午、下午、晚上，天气W：晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample，这个sample可以是：打球+下午+晴朗。...
gibbs sampling
u014285884的博客
03-19 806
原文链接：http://www.algorithmdog.com/mh-and-gibbs?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在科学研究中，如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题。 如果样本维度很低，只有一两维，我们可以用反切法、拒绝采样和重要性采样等方法。 但是对于高维样本，这些方法就不适用了。这时我们就要使用一些 “高档” 的算法，比如
自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling教程
zhubeibei168的博客
09-23 1203
LDA (Latent Dirichlet Allocation) 是一种基于概率的统计模型，用于从文档集合中发现隐藏的话题结构。LDA 假设文档由多个话题混合而成，每个话题由一系列词语的概率分布构成。模型的核心在于它使用了两个概率分布：一个是文档-话题分布，另一个是话题-词语分布。通过这两个分布，LDA 能够推断出文档中可能的话题以及每个话题相关的词语。话题模型可以用于生成文档摘要，通过识别文档的主要话题，可以提取出与话题最相关的句子或段落，形成文档的摘要。
自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling：主题模型的可视化
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09-24 796
话题模型是一种统计模型，用于发现文档集合或语料库中抽象的话题。在自然语言处理中，话题模型能够帮助我们理解大量文本数据的潜在结构，通过将文档映射到多个话题的分布上，揭示出文档中可能存在的主题或话题。这种模型在信息检索、文本挖掘、内容推荐系统等领域有着广泛的应用。
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LDA模型的理解对很多人是一种挑战，尤其是参数估计部分。本文档详细给出了TOTLDA和LDA两个主题概率模型的参数估计需要用到的后验概率的推导过程，并采用了两种方法，对主题概率模型研究人员具有很好的启发意义！
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x_yz_的专栏
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为什么要写关于Gibbs Sampling的文章呢？首先Gibbs Sampling是有用滴，Gibbs Sampling在机器学习中主要用于学习阶段的推理，比如求期望（平均值）和积分；再者网上的关于Gibbs Sampling的博客写得不好，资料也不多。 废话少说，进入正题。 什么是Gibbs Sampling Gibbs Sampling是MCMC算法中的一种，用来构造多变量概率
Gibbs sampling 详解
xyqzki的专栏
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http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
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贝叶斯推断 gibbs sampling初识
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Markov chain& MCMC&Gibbs Sampling 总结
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3.1 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆、冯.诺依曼、费米、费曼、Nicholas Metropolis， 在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反应的时候，开始使用统计模拟的方法,并在最早的计算机上进行
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蒙古文信息检索：融合LDA主题模型与语言模型的方法
在本研究中，研究人员利用吉普斯抽样（Gibbs Sampling）这一统计推断技术来估计模型参数，揭示文档内的主题分布。这种方法能够找出不同主题和词之间的潜在关联，从而提供对文档主题更深层次的理解。 最后，通过计算...
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