Hierarchically LDA发表于2011年的NIPS。也是通过标签集合来限定主题的采样。看了几天,终于看懂了这个模型是什么鬼。。。主要是针对有层次结构的数据来说的,子节点是父节点的一个分类。模型是两个过程,上面是传统LDA,得到文档d的主题分布z,然后根据主题分布和已知的一些标签y还有参数η来进行宽度优先搜索,确定辅助变量...
金融界 2025 年 1 月 15 日消息，国家知识产权局信息显示，浪潮云信息技术股份公司申请一项名为“一种基于大模型和 Labeled-LDA 的文本分类方法及系统”的专利，公开号 CN 119293247 A，申请日期为 2024 年 9 月。专利摘要显示，本发明涉及文本分类技术领域，具体为一种基于大模型和 Labeled‑LDA 的文本分类方...
(I abeled— LDA ). 基于该 模型 可 以在各类别上协同” 一算 隐含主题的分配量, 从而克服了传统 LDA 模型用于分类时强 制分配隐含主题的缺陷. 与 传统 L DA 模型的实验对 比表明 :基于 L abeled— I DA 模型的文本分类新算法可以有效改进 文本分类的性能 ,在 复旦 大学 中文语料库上 micro— F ...
基于Labeled_LDA模型的文本分类新算法
用Python实现L-LDA模型(标签潜在Dirichlet分配模型) 参考: 标记的LDA:多标签语料库中信用归因的受监管主题模型Daniel Ramage ... 文本分析的参数估计,Gregor Heinrich。 潜在的Dirichlet分配,David M. Blei,Andrew Y. Ng ... 基于Gibbs采样的有效实现 以下描述来自标签LDA:多标签语料库中信用归因的受监督主题模型...
通俗理解LDA主题模型 - 结构之法 算法之道 - CSDN博客 LDA | 火光摇曳 LDA的Gibbs sampling实现以及...
分类号: G35 单位代码: 10335 密级: 无学号:21卿见 硕士学位论文 ⑩ 中文论文题目:基于Labeled-LDA模型的在线医疗专 象推荐研究 英文论文题目:OnlineHealthcareExpertRecommen
LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是近年来提出的一种能够提取文本隐含主题的非监督学习模型.通过在传统LDA模型中融入文本类别信息,文中提出了一种附加类别标签的LDA模型(Labeled-LDA).基于该模型可以在各类别上协同计算隐含主题的分配量,从而克服了传统LDA模型用于分类时强制分配隐含主题的缺陷.与传统LDA模型的实验对...
网络释义 1. 模型 通过在传统 LDA 模型中融入文本类别信息,本文提出了一种附加类别标签的 LDA模型(Labeled-LDA)。基于该模型可以计算出 … cpfd.cnki.com.cn|基于4个网页
(Latent Dirichlet Allocation,LDA)及其扩展模型的研究,提出一种适用于文档多标签判定的改进Labeled LDA模型.模型中的标记被映射为多个主题的组合,其中包含若干个独享的主题和共享主题.在文档类别判定过程中通过联合独享主题和共享主题来对类别进行预测.为了验证算法的有效性本文将提出的模型分别与PLDA模型及其他非主题模型...