LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“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。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。 L...
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...
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...
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 4. ...
1.LDA主题模型原理 其实说到LDA能想到的有两个含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种说的是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)。 现在讨论的是主题模型这个东西,它通俗点说吧,就是可以将一篇文中的主题以概率分布的形式来给出,从而通过去分析一些文档抽取出来...
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...
LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“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。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。
一、LDA简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型...
LatentDirichletAllocation(LDA)是一种概率主题模型,由DavidBlei、AndrewNg和MichaelJordan在2003年提出。LDA模型的动机在于解决上述问题,它能够自动地从大量文档中发现隐藏的主题结构,从而为基于内容的推荐算法提供更丰富的信息。LDA假设文档是由多个主题混合而成的,每个主题由一系列词汇的概率分布表示,这种假设使得LDA能够捕...
1.LDA主题模型 文档主题生成模型（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）又称为盘子表示法（Plate Notation），图22.14是模型的标示图，其中双圆圈表示可测变量，单圆圈表示潜在变量，箭头表示两个变量之间的依赖关系，矩形框表示重复抽样，对应的重复次数在矩形框的右下角显示。LDA模型的具体实现步骤如下：从每篇网页...