在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA)。注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写 ...
得知李航老师的 统计学习方法 出了第二版,我第一时间就买了。看了这本书的目录,非常高兴,好家伙,居然把主题模型都写了,还有pagerank。一路看到了马尔科夫蒙特卡罗方法和LDA主题模型这里,被打击到了,满满都是数学公式。LDA是目前为止我见过最复杂的模型了。 找了培训班的视频看,对LDA模型有了大致的认识。下面总结一点东西。 LDA与PLSA的联系 LDA模型和PLSA的联系非常紧密,都是概率模 ...
2019-05-17 16:07 2 8115 推荐指数:
在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA)。注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写 ...
文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含 ...
文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA ...
文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA ...
本文利用gensim进行LDA主题模型实验,第一部分是基于前文的wiki语料,第二部分是基于Sogou新闻语料。 1. 基于wiki语料的LDA实验 上一文得到了wiki纯文本已分词语料 wiki.zh.seg.utf.txt,去停止词后可进行LDA实验。 同时gensim ...
http://blog.csdn.net/a_step_further/article/details/51176959 LDA是文本挖掘中常用的主题模型,用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词,具体算法原理可参阅KM上相关文章。笔者因业务需求,需对腾讯微博上若干账号的消息进行主题 ...
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 ...