一、LDA模型的基本原理 Latent Dirichlet Allocation(文档主题生成模型简称LDA),用于识别文档集中潜在的主题词信息。它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出,它是一种无监督学习算法,在训练时不需要手工标注的训练集,需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量kk即可。此外LDA的另一个优点则是,对于每一个主题...
潜在狄利克雷分配 (latent Dirichlet allocation, LDA),作为基于贝叶斯学习的话题模型,是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展。 LDA 在文本数据挖掘、图像处理、生物信息处理等领域被广泛使用。 1.1 基本思想 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...
Beta分布是二项式分布的共轭先验分布,而狄利克雷(Dirichlet)分布是多项式分布的共轭分布。共轭的意思是,以Beta分布和二项式分布为例,数据符合二项分布的时候,参数的先验分布和后验分布都能保持Beta分布的形式,这种形式不变的好处是,我们能够在先验分布中赋予参数很明确的物理意义,这个物理意义可以延续到后续分布中进行解释...
给定一系列文档,通过对文档进行分词,计算各个文档中每个单词的词频就可以得到左边这边”文档-词语”矩阵。主题模型就是通过左边这个矩阵进行训练,学习出右边两个矩阵。 主题模型有两种:pLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis)和LDA(Latent Dirichlet Allocation),下面主要介绍LDA。
4. 统计语料库的topic-word共现频率矩阵,该矩阵就是LDA的模型; LDA 中,生成文档的过程如下: 1. 按照先验概率p(di)选择一篇文档di 2. 从Dirichlet分布α中取样生成文档di的主题多项式分布θi,主题分布θi由超参数为α的Dirichlet分布生成 3. 从主题的多项式分布θi中取样生成文档di第 j 个词的主题zi,j ...
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。一篇文档可以包含多个主题,文档中的每个词都是由某个主题生成的,LDA给出文档属于每个主题的概率分布,同时给出每个...
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...
Latent dirichlet allocation[J]. Journal of machine Learning research, 2003, 3(Jan): 993-1022. [2]LDA 数学八卦Rickjin 关于我们 Mo(网址:https://momodel.cn) 是一个支持 Python的人工智能在线建模平台,能帮助你快速开发、训练并部署模型。 Mo人工智能俱乐部 是由 Mo 的研发与产品团队发起、致力于降低...
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...