LDA主题模型原理解析与python实现
文章转自： wind_blast LDA(Latent dirichlet allocation)[1]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 ...
原文：LDA之主题模型原理解析与python实现
LDA Latent dirichlet allocation 是有Blei于 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 term 的共现特征来发现文本的Topic结构，这种方法不需要任何关于文本的背景知识。 文本的隐性语义表示可以 ...
2018-04-01 19:45 0 4945 推荐指数：
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