主题模型(Topic Model)是自然语言处理中的一种常用模型,它用于从大量文档中自动提取主题信息。主题模型的核心思想是,每篇文档都可以看作是多个主题的混合,而每个主题则由一组词构成。本文将详细介绍主题模型…
二、主题模型介绍主题模型包括：BTM（Biterm Topic Model）、HDP（Hierarchical Dirichlet Process）、CTM（...
docs = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers', 'footers', 'quotes'))['data'] topic_model = BERTopic() topics, probs = topic_model.fit_transform(docs) 生成主题及其概率后,我们可以访问生成的频繁主题: >>> topic_model.get_topic_info() Topic Count Name -1 4630 -1_can_you...
PLSA模型理解了pLSA模型后,到LDA模型也就一步之遥——给pLSA加上贝叶斯框架,便是LDA。 在上面的Mixture of unigrams model中,我们假定一篇文档只有一个主题生成,可实际中,一篇文章往往有多个主题,只是这多个主题各自在文档中出现的概率大小不一样。比如介绍一个国家的文档中,往往会分别从教育、经济、交通等多个主题...
cu_topic_model = BERTopic(calculate_probabilities=True,umap_model=umap_model,nr_topics=4) cu_topics, cu_probs = cu_topic_model.fit_transform(train_data_df["Review Description_cleaned"]) all_topics_rapids_df = cu_topic_model.get_topic_info() ...
在讲LDA模型之前,再循序渐进理解基础模型:Unigram model、mixture of unigrams model,以及跟LDA最为接近的pLSA模型。为了方便描述,首先定义一些变量: ww 表示词,VV 表示所有单词的个数(固定值)。 zz 表示主题,kk 是主题的个数(预先给定,固定值)。 D=(W1,...,WM)D=(W1,...,WM) 表示语料库,其中的M是语...
主题模型(Topic Model)是一种用于文本分析和信息提取的统计模型,涵盖基础入门、进阶论文和应用场景。LDA(Latent Dirichlet Allocation)是主题模型的基础,相关资源包括教程、代码和专家介绍。本文推荐了多篇论文和实用教程,帮助读者深入理解主题模型及其应用。
[一些翻译和整合] Topic Model-主题模型 一、.概述 1.主题 对于一篇长文章而言,往往从中抽取一些关键词,就可以知道文章的主题思想。当我们阅读完一篇长文时,可以从中抽取关键词,这些关键词基本可以概括文章大意。 然而两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复,还取决于文字背后的语义关联。 比如下面两句话:...
topic model 0、基石——贝叶斯推断 计算后验概率即为我们对参数的估计: 其中: ——输入数据 ——待估计的参数 ——似然分布 ——参数的先验分布 对新样本的预测:我们要估计 的概率 1、常用的概率分布 Dirichlet Distribution 2、文本建模 2.1 基本模型——unigram model...
topic model 是一种应用十分广泛的产生式模型(generative model),在IR, NLP,ML都有广泛的应用,本文将对目前已有的topic model进行分类总结,然后选择几个代表性的topic model进行较为详细的介绍,从而理解topic model 的思想,以及怎么应用。 topic model最经典的模型之一是LDA(latent dirichlet allocation) ,其它的topic...