在之前的博客中已经详细介绍了如何用Gibbs做LDA抽样。（http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3711384.html） 这里，我们讨论一下实验结果： 结果文件包括： model-final.twords model-final.others ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24376 原文出处：拓端数据部落公众号 在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。 介绍 我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构建了一个主题模型。 在这 ...

摘要： 　　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。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动 ...

主题模型（topic modeling）是一种常见的机器学习应用，主要用于对文本进行分类。传统的文本分类器，例如贝叶斯、KNN和SVM分类器，只能将测试对象分到某一个类别中，假设我给出三个分类：“算法”、“网络”和“编译”让其判断，这些分类器往往将对象归到某一类中。 但是如果一个外行完全给不出 ...

一、一种比较通俗理解的分割方法 1.先读取总的csv文件数据： data.label.value_counts()#查看标签类别及数目 2.按照标签将总的dataframe分割为两份，一份为标签为1，一份为标签为0 3. 4.生成csv文件 二、不通俗方法 ...

sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主题分析 利用一个demo学习使用TruncatedSVD做文本主题分析。 通过主题分析，我们可以得到一个语料中的关键主题，即各个词语在主题中的重要程度，各个文章在各个主题上的倾向程度。并且可以根据它们，得到主题对应的关键词以及代表性文本 ...

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45665779 主题模型LDA的应用 拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论 ...

最近做文本匹配算法比赛遇到LDA抽取特征，故结合西瓜书，总结一下LDA LDA用生成式模型的角度来看待文档和主题。假设每篇文档包含了多个主题，用θd表示文档t每个话题所占比例，θd，k表示文档t中包含主题d所占用的比例，继而通过如下过程生成文档d。 　　（1）根据参数为α的狄利克雷分布，随机 ...