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：NLP传统基础（2）---LDA主题模型---学习文档主题的概率分布（文本分类/聚类）
一 简介 https: cloud.tencent.com developer article LDA是一种主题模型 作用：可以将每篇文档的主题以概率分布的形式给出 给定一篇文档，推测其主题分布 。我们的目标是找到每一篇文档的主题分布和每一个主题中词的分布。 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。 同时，它是一种典型的词袋模型 即一篇文档 ...
2019-07-08 11:47 0 1396 推荐指数：
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