信息。对于我们应用模型的工程师而言,在原理上搞清楚几种常见的topic model的区别很重要,虽然影 ...
http: hi.baidu.com flyer hit blog item ec d dd dd a f .htmlhttp: blog.csdn.net feixiangcq archive .aspxhttp: fan.cos.name cn fan http: hi.baidu.com flyer hit blog item d a c b .htmlLDA是比PLSA更 高级 的一种to ...
2013-02-28 11:14 1 6117 推荐指数:
信息。对于我们应用模型的工程师而言,在原理上搞清楚几种常见的topic model的区别很重要,虽然影 ...
PLSA模型 PLSA和LDA很像,都属于主题模型,即它们都认为上帝在写文章时先以一定概率选择了一个主题,然后在这主题下以一定概率选择了一个词,重复这个过程就完成了一篇文章,即$p(d_i,w_j)=p(z_k|d_i)p(w_j|z_k)$,其中$d$表示文章,$w$表示词,$z$表示主题 ...
自然语言处理之LSA LSA(Latent Semantic Analysis), 潜在语义分析。试图利用文档中隐藏的潜在的概念来进行文档分析与检索,能够达到比直接的关键词匹配获得更好的效果。 L ...
一、pLSA模型 1、朴素贝叶斯的分析 (1)可以胜任许多文本分类问题。(2)无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析,而非语义分析。(3)如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。(4)可以通过增加“主题”的方式,一定程度的解决 ...
LDA简介: LDA的全称是Linear Discriminant Analysis(线性判别分析),是一种supervised learning。因为是由Fisher在1936年提出的,所以也叫Fisher’s Linear Discriminant。 LDA通常作为数据预处理阶段的降维技术 ...
Word2vec是目前最常用的词嵌入模型之一。是一种浅层的神经网络模型,他有2种网络结构,分别是CBOW(continues bag of words)和 skip-gram。Word2vec 其 ...
主题模型 主题模型这样理解一篇文章的生成过程: 1、 确定文章的K个主题。 2、 重复选择K个主题之一,按主题-词语概率生成词语。 3、 ...
本文作为em算法在图模型中的一个应用,推导plsa的em算法。 1 em算法 em算法是解决一类带有隐变量模型的参数估计问题。 1.1 模型的定义 输入样本为,对应的隐变量为。待估计的模型参数为,目标为极大化似然函数 对于上式的优化,不能通过直接对进行求导,因为一旦求导,就有 ...