5、Xuan-Hieu Phan and Cam-Tu Nguyen. GibbsLDA++: A C/C++ implementation of latent Dirichlet allocation (LDA), 2007
LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型 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...
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...
latent是因为主题是个隐变量,我们观察不到(因为文章是什么主题我们观察不到) Dirichlet是因为文章主题服从的多项式分布以及基于每个字基于该字主题服从的多项式分布都是从Dirichlet分布获取的 Allocation是因为模型为每篇文章分配(allocate)主题 为什么Dirichlet 同学们可能会提出问题,为什么主题的多项式分布用Dirichlet分布来获得...
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: ...
1.Unigram model: 文档w=(w1,w2,⋯,wN)w=(w1,w2,⋯,wN),用p(wn)p(wn)表示词wnwn的先验概率,生成文档ww的概率:p(w)=∏n=1Np(wn)p(w)=∏n=1Np(wn)。 图模型为: 2.Mixture of unigrams model: 一篇文档只由一个主题生成。该模型的生成过程是:给某个文档先选择一个主题zz,再根据该主题...
潜在Dirichlet分配 LDA假定语料库中的每个文档都包含在整个语料库中的混合主题。主题结构是隐藏的 - 我们只能观察文档和文字,而不是主题本身。因为结构是隐藏的(也称为潜在的),所以该方法试图在给定已知单词和文档的情况下推断主题结构。 食物和动物 假设您有以下句子: ...
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...
Hofmann(1999)在这方面迈出了重要的一步,他将LSI的概率LSI(pLSI)模型(也称为特征模型aspect model)作为LSI的替代品。我们在第4.3节中详细描述的pLSI方法将文档中的每个单词作为混合模型中的样本进行建模,其中混合组件是多项随机变量,可以将其视为“主题topics”的表示。因此,每个单词都是从单个主题生成的,而文档中...
笔者很早就对LDA模型着迷,最近在学习gensim库发现了LDA比较有意义且项目较为完整的Tutorials,于是乎就有本系列,本系列包含三款:Latent Dirichlet Allocation、Author-Topic Model、Dynamic Topic Models pyLDA系列模型 解析 功能 ATM模型(Author-Topic Model)