自然语言处理之话题建模：Markov Chain Monte Carlo (MCMC)：蒙特卡洛方法概论

自然语言处理之话题建模：Markov Chain Monte Carlo (MCMC)：蒙特卡洛方法概论

自然语言处理与话题建模基础

自然语言处理简介

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLP是一门多学科交叉的领域，它不仅涉及计算机科学，还涉及语言学、心理学、数学、逻辑学等。

NLP的任务包括但不限于：

• 文本分类：自动识别文本的主题或情感。
• 机器翻译：将文本从一种语言翻译成另一种语言。
• 问答系统：自动回答用户提出的问题。
• 语音识别：将语音转换为文本。
• 话题建模：发现文档集合中的潜在话题。

话题建模概念

话题建模是一种统计建模方法，用于发现文档集合中隐藏的抽象话题。它假设文档中的单词是由