LDA之主题模型原理解析与python实现
LDA(Latent dirichlet allocation)是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息， 目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。 隐性语义分析的实质是要利用文本中词项 ...
原文：LDA之主题模型代码实现流程
LDA代码流程: 先对文档切词,然后对每个词语赋ID编号 n ,计算共有n个词,m个文档 参数,变量设置: K 主题数 beta alpha iter times 迭代次数 top words num 每个主题特征词个数 p,概率向量,double类型,存储采样的临时变量,长度为主题数 nw,词word在主题上的分布数,长度为 n K nwsum,每个主题的词的总数,长度为 K nd,每个文档中各 ...
2018-04-01 17:54 0 935 推荐指数：
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