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: Latent Diric...
Latent Dirichlet分配是一种自动发现这些句子所包含的主题的方法。例如,给定这些句子并询问2个主题,LDA可能会产生类似的东西 句子1和2:100%主题A. 句子3和4:100%主题B. 句子5:60%主题A,40%主题B. 主题A:30%西兰花,15%香蕉,10%早餐,10%咀嚼,... 主题B:20%龙猫,20%小猫,20%可爱,15%仓鼠,... 您可以...
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，通常用于从文档集合中发现隐藏的主题信息。它是由Blei, Ng和Jordan在2003年提出的，属于生成式主题模型（Generative Topic Models）的一种。LDA模型假设文档是由一系列主题的混合生成的，而每个主题又是由一系列单词的分布定义的。一、LDA的应用领域 LDA被广泛应用于...
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...
LDA(Dirichlet Distribution)主题模型基本知识与理解(一) 最近在研究无监督模型与降维技术,说起无监督模型,我们首先想到的是聚类技术(Clustering),而在实际生产中,很多方法可以被用来做降维(正则化Lasso/Ridge回归、PCA主成分分析、小波分析、线性判别法、拉普拉斯特征映射等),其中基于主成分分析(PCA)的Topic Model技术...
LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。
LDA 采用词袋模型。所谓词袋模型,是将一篇文档,我们仅考虑一个词汇是否出现,而不考虑其出现的顺序。在词袋模型中,“我喜欢你”和“你喜欢我”是等价的。与词袋模型相反的一个模型是n-gram,n-gram考虑了词汇出现的先后顺序。 认为主题可以由一个词汇分布来表示,而文章可以由主题分布来表示。
Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种用于文本数据的主题建模技术,广泛应用于自然语言处理和数据挖掘领域。LDA可以帮助研究者和分析师从大量文档中发现潜在主题,从而揭示文档之间的关系和结构。本文将介绍LDA的基本概念、工作原理、应用场景及其优缺点。 1. LDA的基本概念 ...
Latent Dirichlet Allocation, LDA 模型是话题模型(topic model)的典型代表,通过概率模型建立了从主题到文档中每个词的关系,从利用贝叶斯概率,能通过文档的词推导出文档的主题。 LDA中的 3 个概念: 词(word):数据中的基本离散单元 文档(document):待处理的数据对象,由词组成,不计顺序。文档对象在话题模型中是“词...
1、LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有,但两个文档是相似的。 举个例子,有两个句子分别如下: “乔布斯离我们而去了。” ...