LDA主题模型困惑度计算
对于LDA模型，最常用的两个评价方法困惑度（Perplexity）、相似度（Corre）。 其中困惑度可以理解为对于一篇文章d，所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定，这个不确定成都就是困惑度。困惑度越低，说明聚类的效果越好。 计算公式 分母是测试集中 ...
原文：用python计算lda语言模型的困惑度并作图
转载请注明：电子科技大学EClab 落叶花开http: www.cnblogs.com nlp yekai p .html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏。在用LDA做主题和词聚类时，原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量。文章中的公式为： perplexity exp log p w N 其中，P W 是指的测试集中出现的每一个词的概率，具体到LDA的模型中就 ...
2014-07-02 11:13 55 17700 推荐指数：
相关推荐
1. 语言模型
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
NLP之语言模型
参考： https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个 ...
统计语言模型与LSTM
说到自然语言，我就会想到朴素贝叶斯，贝叶斯核心就是条件概率，而且大多数自然语言处理的思想也就是条件概率。 所以我用预测一个句子出现的概率为例，阐述一下自然语言处理的思想。 统计语言模型-概率 句子，就是单词的序列，句子出现的概率就是这个序列出现的概率 可以想象上面这个式子计算量 ...
（一）用Python实现从mongodb读取数据并作图的各种方法
早年间我用R语言作图较多，切换到python后对于更加复杂环境下的支持更加强大，但是我也需要在python中解决作图的困扰。做出一份好图或者一份漂亮的优质报告，需要设置很多参数，其工作量不亚于做一个小网站。但是一份耕耘受用一生，还是值得不断努力探索的。 首先从呈现容器上，1）可以直接 ...
语言模型的基本概念
语言模型的基本概念 本文介绍一下有关语言模型的基本概念，但是在介绍语言模型之前，先简单回顾一下自然语言处理这个大问题吧。现在自然语言处理的研究绝对是一个非常火热的方向，主要是被当前的互联网发展所带动起来的。在互联网上充斥着大量的信息，主要是文字方面的信息，对这些信息的处理离不开 ...
语言模型srilm基本用法
目录: 一基本训练 二语言模型打分 三语言模型剪枝 四语言模型合并 五语言模型使用词典限制 一、基本训练 有两种训练方法，分别如下： #choice1: text->count->lm #ngram-count -text $text -vocab ...
语言模型发展综述
语言模型发展综述 摘要 语言模型（language model）是自然语言处理中非常基础且重要的问题。本文首先介绍了语言模型的定义及其应用场景，接着说明了语言模型的发展历史，本文将语言模型分为统计语言模型和神经网络语言模型两个大阶段，对各个阶段中出现的语言模型的特点、数学原理、对之前模型的改进 ...