在贝叶斯思维以及LDA中需要使用到一些概率的知识,下面我们罗列下会使用到的一些基本知识。 1、二项分布 2、多项式分布 3、Gamma分布 Gamma函数Γ(x)具有如下的一些性质: 4、Beta分布 5、Dirichlet分布 注意到Beta分布是特殊的Dirichlet分布,即k=2k=2时的Dirichlet分布。 6、贝叶斯定理 贝叶斯定理中牵涉到概率的一些...
Latent Dirichlet Allocation(LDA) 变量: ww表示词,zz表示主题,w=(w1,w2,⋯,wN)w=(w1,w2,⋯,wN)表示文档,语料库D=(w1,⋯,wM)D=(w1,⋯,wM),VV表示所有单词的个数(固定值),NN表示一个文档中的词数(随机变量),MM是语料库中的文档数(固定值),kk是主题的个数(预先给定,固定值)。 在说明LDA...
计算复杂度:LDA的计算复杂度较高,对于大规模数据集,训练时间可能较长。 稀疏性:在处理稀疏数据时,LDA的效果可能不理想。 6. 小结 Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种强大的主题建模技术,通过自动识别文档中的潜在主题,帮助研究者理解和分析大量文本数据。尽管LDA有其优缺点,但它在自然语言处理和数据挖掘中的应...
LDA模型的学习与推理无法直接求解,通常使用吉布斯抽样(Gibbs sampling)和变分EM算法(variational EM algorithm),前者是蒙特卡罗法,而后者是近似算法 1. 狄利克雷分布 狄利克雷分布(Dirichlet distribution)是一种多元连续随机变量的概率分布,是贝塔分布(beta distribution)的扩展。在贝叶斯学习中,狄利克雷分布常作为多项分...
2.LDA求解(EM算法) LDA模型可以表示为以下公式: p(θ,z,w|α,β)=p(θ|α)∏Nn=1p(zn|θ)p(wn|zn,β)p(θ,z,w|α,β)=p(θ|α)∏n=1Np(zn|θ)p(wn|zn,β) (给定Dirichlet分布参数αα,生成θθ;对于每个单词,给定θθ选择出主题znzn,最后给定主题znzn,从参数为βznβzn的多项分布选择...
更具体地,我们求解LDA模型最后应该是得到两个矩阵:“文档-主题”矩阵 Θ 和“主题-词项”矩阵 Φ。 LDA模型有两种求解方法:变分(Variational inference)-EM算法和Gibbs采样。我们这里仅简单介绍gibbs采样。 我们在第二部分也介绍了Gibbs采样,本文下面很多讨论都是基于第二篇:MCMC采样。按照第二部分结构,我们这里先...
LDA(Latent Dirichlet Allocation)称为潜在狄利克雷分布,是文本语义分析中比较重要的一个模型,同时,LDA模型中使用到了贝叶斯思维的一些知识,这些知识是统计机器学习的基础。为了能够对LDA原理有清晰的认识,也为了能够对贝叶斯思维有全面的了解,在这里对基本知识以及LDA的相关知识进行阐述,本系列包括两个部分: ...
LDA模型的目的是最大化观测数据的对数似然，同时通过Dirichlet先验对模型参数进行正则化。在实际应用中，LDA可以用来进行文本挖掘、主题发现、文档分类等任务。LDA算法的优化思路包括：- 吉布斯采样（Gibbs Sampling）：一种随机方法，通过迭代抽样来近似推断文档的主题分布和单词的主题分布。- 变分推断（Variational Inference...
一、简介隐含狄利克雷分布(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。…
三、Gibbs Sampling算法:实现LDA 第二部分重点描述了LDA生成文档的模型,以及模型中未知参数(即主题分布和单词分布)的表达式。模型已经大体了解,不过具体该怎么实现?这里采用的算法是Gibbs Sampling。 Gibbs Sampling算法是MCMC(Markov Chain Monte Carlo,马尔科夫链-蒙特卡罗)算法的一个特例。它的运行方式是每次选择概率...