Edwin Chen的博客《Introduction to Latent Dirichlet Allocation》也比较直观地介绍了LDA的直觉特性。至于怎么从理论上来说明为什么具有稀疏性质,Quora上面有一个相对直观的解释,我大概总结一下,由于LDA用Dirichlet作为Prior分布,而作为Prior的Dirichlet在其分布参数α⃗ α→取很小的时候(一般αα取K/50K/50, ββ...
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...
区分LDA和简单的Dirichlet多项式聚类模型很重要。 经典的聚类模型会涉及到一个两层模型:其中,一个Dirichlet为一个语料库抽样一次,一个多项式聚类变量为语料库中的每个文档选择一次,并且以聚类变量为条件,为文档选择一组词语 。与许多聚类模型一样,这种模型将文档限制为与单个主题相关联。另一方面,LDA涉及三个层次,特别...
一、基本思想及原理 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...
LDA是个generative model,它首先从Dirichlet分布Dir(β)中抽取每个topic对应的参数 ,然后语料集D中第j篇文档 的产生方式如下: 1. 选择文档长度: N ~ Poission(ξ) ; 2. 选择文档参数: θ ~ Dir(α) ; 3. 按照以下方式选取文档中的每个词 :
LDA-Latent Dirichlet Allocation JMLR-2003 摘要:本文讨论的LDA是对于离散数据集,如文本集,的一种生成式概率模型。LDA是一个三层的贝叶斯分层模型,将数据集中每一项,如每个文本,建模为某些未知的topic组成的集合的混合。每个topic又建模为某种混合概率分布。在文本建模中,话题的概率就提供了每个doc的具体表示。
LDA-Latent Dirichlet Allocation JMLR-2003 摘要:本文讨论的LDA是对于离散数据集,如文本集,的一种生成式概率模型。LDA是一个三层的贝叶斯分层模型,将数据集中每一项,如每个文本,建模为某些未知的topic组成的集合的混合。每个topic又建模为某种混合概率分布。在文本建模中,话题的概率就提供了每个doc的具体表示。
We describe latent Dirichlet allocation (LDA), a generative probabilistic model for collections of discrete data such as text corpora. LDA is a three-level hierarchical Bayesian model, in which each item of a collection is modeled as a finite mixture over an underlying set of topics. Each topic...
LatentDirichletAllocation DavidM.Blei,AndrewY.Ng,MichaelI.Jordan,”LatentDirichletAllocation”,JournalofMachineLearningResearch3(2003)p.993-1022 刘毅捷 TopicModeling •Topicmodelingprovidesmethodsforautomaticallyorganizing,understanding,searching,andsummarizinglargeelectronicarchives.oUncoverthehiddentopicalpatternsthat...
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...