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
浅谈人工智能产品设计:LDA主题模型 LDA是一种无监督的算法,作用是从一份文档中提出文档的主题,以及主题中的词语。 一、LDA模型简介 LDA是Latent Dirichlet Allocation(潜在狄利克雷分配模型)的缩写,... 跹尘 LDA主题模型人工智能 快讯 查看更多 “宇石空间”完成天使+轮融资 ...
两个模型:pLSA、LDA。 一个采样:Gibbs采样 关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者。 按照wiki上的介绍,LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档...
要介绍LDA,首先说说主题模型(Topic Model)的概念。主题模型是一种生成式模型,而且是通过主题来生成的。就是说,我们认为一篇文档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的。 何谓“主题”呢?其含义就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想,只...
LDA 模型是在 PLSA 的模型的基础上引入了参数的先验分布这个概念。 在LDA 模型中,每个文档关于话题的概率分布都被赋予了一个先验分布,这个先验一般是用稀疏形式的狄利克雷分布表示的。 这种稀疏形式的狄利克雷先验可以看成是编码了人类的这样一种先验知识:一般而言,一篇文章的主题更有可能是集中于少数几个话题上,而...
文章主要重实际应用,不做过多理论推导 LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题分析模型,即潜在狄利克雷分配模型,是一种文档生成模型,也是一种无监督机器学习技术。(无监督学习即需要手动输入主题数量,下一…
1、LDA概述 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)和 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation.LDA 在主题模型中占有非常重要的地位,常用来文本分类。 LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据...
然而事实就是如此,这也是为什么说LDA是一个很简单的模型。幸好我们这是用LDA来做主题分析,而不是用来生成文章,而从上上节的分析我们知道,主题其实就是一种词汇分布,这里并不涉及到词与词的顺序关系,所以LDA这种BOW(bag of words)的模型也是有它的简便和实用之处的。