基于LDA主题模型和SVM的文本分类
用LDA模型抽取文本特征，再用线性SVM分类，发现效果很差，F1=0.654。 RandomForestClassifier的表现也比较差： 而随便用一个深度学习模型(textCNN,LSTM+Attention)都能达到0.95+的F1，而且还不用处理特征、不用分词。 说下 ...
原文：百度开源其NLP主题模型工具包，文本分类等场景可直接使用L——LDA进行主题选择本质就是降维，然后用于推荐或者分类
年 月 日，百度开源了一款主题模型项目，名曰：Familia。 InfoQ记者第一时间联系到百度Familia项目负责人姜迪并对他进行采访，在本文中，他将为我们解析Familia项目的技术细节。 什么是Familia Familia 开源项目包含文档主题推断工具 语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型：Latent Dirichlet Allocation LDA Sentence ...
2017-07-24 11:13 0 2006 推荐指数：
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。 从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。 2、 ...
R语言-文本挖掘 主题模型 文本分类
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