在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:Linear Discriminant Analysis 和 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由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出,用来推测文档的主题分布。它可以将文档集中每篇文档...
主题模型有两种:pLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis)和LDA(Latent Dirichlet Allocation),下面主要介绍LDA。 二、LDA介绍 如何生成M份包含N个单词的文档,LatentDirichlet Allocation这篇文章介绍了3方法: 方法一:unigram model 该模型使用下面方法生成1个文档: For each ofthe N words w_n: Choose a word w_...
Latent Dirichlet Allocation(LDA)是其中具代表性的模型。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出,用来推测文档的主题分布。它可以1)发掘语料库中英藏的主题模式;2)根据主题对文档进行标注;3)利用标注对文档进行组织、整理、归纳和检索。 1. 什么是主题(topic)? 从词汇的角度讲:使一篇文章或...
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,于2002年由Blei等提出。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。 LDA模型是文本集合的生成概率模型 假设每个文本由话题的一个多项分布表示 ...
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...
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 ...
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...
文本建模适用于寻找文本主题和关键词,本次我们采用常用的文本语义分析方法:隐含狄利克雷分布——Latent Dirichlet Allocation(LDA),LDA方法可以找到文本中的主题和主题包含的词语,并确定最优主题数。 首先将分完词的文档加载成符合python第三方库gensim格式的输入,之后构造词典,并基于词典将分词列表集转换成向量集,形成语...