隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)是由 David M. Blei、Andrew Y. Ng、Michael I. Jordan 在2003年提出的,是一种词袋模型,它认为文档是一组词构成的集合,词与词之间是无序的。一篇文档可以包含多个主题,文档中的每个词都是由某个主题生成的,LDA给出文档属于每个主题的概率分布,同时给出每个...
1 文本主题模型之LDA基础 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA)。 注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的。 文本关注于隐含狄利克雷分布对应的LDA。 1.1 LDA贝叶斯模型 LDA是基于...
在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)和 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation.LDA 在主题模型中占有非常重要的地位,常用来文本分类。 LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开"先验分布","数据(似然)"和"后...
隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)是由 David M. Blei、Andrew Y. Ng、Michael I. Jordan 在2003年提出的,是一种词袋模型,它认为文档是一组词构成的集合,词与词之间是无序的。一篇文档可以包含多个主题,文档中的每个词都是由某个主题生成的,LDA给出文档属于每个主题的概率分布,同时给出每个...
LDA 主题模型 (Latent Dirichlet Allocation) 是Blei等人于2003年提出的一种动态文档主题识别模型[2] 。其基本思想是:(1)每个文档都是若干主题按一定比例随机混合而成的。例如,在双主题模型中,可以认为文档1是10%的主题A和90%的主题B的混合,而文档2是70% 的主题A和30%的主题B的混合,以此类推。概率越高代表...
Latent Dirichlet Allocation(文档主题生成模型简称LDA),又名潜在狄利克雷分布,是非监督机器学习技术,用于识别文档集中潜在的主题词信息。它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法,在训练时不需要手工标注的训练集,需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。此外LDA的另一个...
在scikit-learn中,LDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中,其算法实现主要基于原理篇里讲的变分推断EM算法,而没有使用基于Gibbs采样的MCMC算法实现。 而具体到变分推断EM算法,scikit-learn除了我们原理篇里讲到的标准的变分推断EM算法外,还实现了另一种在线变分推断EM算法,它在原理篇里的变...
隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA) 近几年,关于文本挖掘在期刊论文中应用最火的莫过于LDA主题模型了,其可以挖掘文本潜在含义 但是对于小白来说,对大量文本进行LDA主题挖掘是非常复杂的。 基于此,【学术点滴】公众号在开发的Text Mining软件2.4版本中加入该功能,可以一键进行文本LDA主题挖掘,非...
LDA模型算是pLSA模型的一个升级版吧,全程是Latent Dirichlet Allocation,从字面上可以看得出,这是一个隐藏的Dirichlet分布模型,那什么是Dirichlet分布呢? Γ函数 既然要说Dirichlet函数,那么就不得不介绍一下Γ函数,Γ函数式欧拉发现的,举例来说Γ(4)=3!=3*2*1,其实就是一个阶乘函数,Γ函数正统的写法是这样的...