1、LDA描述 LDA(Linear Discriminant Analysis),是一种文档主题生成模型,,它可以将文档中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。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”...
百度试题 结果1 题目LDA模型中的一个主题指( )。 A. 词集合上的一个概率分布 B. 词组集合上的一个概率分布 C. 整个文档上的一个概率分布 D. 整个文档集合上的一个概率分布 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目LDA主题模型中的alpha参数控制着什么?( ) A. 单词分布的稀疏性 B. 文档-主题分布的稀疏性 C. 模型大小 D. 模型收敛速度 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
狄利克雷分布是个啥东西?我不是数学系的,不太懂,因为最近看的关于文档分;类和主题建模方面的论文中看到了LDA方法,就是隐含狄利克雷分配(LDA,Latent Dirichlet Allocation),里面运用了狄利克雷分布函数(好像是),1、对于每一个作者r=1,...,K,从Dirichlet(α)选择θr...
狄利克雷分布是一个特殊函数，举一个例子来说吧。狄利克雷分布分布对离散性而言，Dirichlet(x=r)=1,Dirichlet(x不等于r)=0。也就是说Dirichlet函数是一个选择函数。说的具体一点，当i可以依次取从2，4，6,，8………1000时，我们就可以求出其中第50个数是Sum(Dirichlet(i))=100,其中Sum是从2,...
LDA模型中的一个主题指:A.词集合上的一个概率分布B.词组集合上的一个概率分布C.整个文档上的一个概率分布D.整个文档集合上的一个概率分布
狄利克雷分布是个啥东西?我不是数学系的,不太懂,因为最近看的关于文档分;类和主题建模方面的论文中看到了LDA方法,就是隐含狄利克雷分配(LDA,Latent Dirichlet Allocation),里面运用了狄利克雷分布函数(好像是),1、对于每一个作者r=1,...,K,从Dirichlet(α)选择θr...
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法...
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法...
在用于文本分类的隐狄利克雷分布(LDA)模型中,α和β超参数表征什么?() A. )α:文档中的主题数量,β:假主题中的词条数量 B. α:主题内生成的词条密度,β:假词