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/3816532.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 ...
原文：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 分母是测试集中所有单词之和，即测试集的总长度，不用排重。其中p w 指的是测试集中每个单词出现的概率，计算公式如下。p z d 表示的是一个文档中每个主题 ...
2017-05-12 10:53 17 9985 推荐指数：
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