在之前的博客中已經詳細介紹了如何用Gibbs做LDA抽樣。（http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3711384.html） 這里，我們討論一下實驗結果： 結果文件包括： model-final.twords model-final.others ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=24376 原文出處：拓端數據部落公眾號 在這篇文章中，我們討論了基於gensim 包來可視化主題模型 (LDA) 的輸出和結果的技術 。 介紹 我們遵循結構化的工作流程，基於潛在狄利克雷分配 (LDA) 算法構建了一個主題模型。 在這 ...

摘要： 　　兩篇文檔是否相關往往不只決定於字面上的詞語重復，還取決於文字背后的語義關聯。對語義關聯的挖掘，可以讓我們的搜索更加智能化。本文着重介紹了一個語義挖掘的利器：主題模型。主題模型是對文字隱含主題進行建模的方法。它克服了傳統信息檢索中文檔相似度計算方法的缺點，並且能夠在海量互聯網數據中自動 ...

主題模型（topic modeling）是一種常見的機器學習應用，主要用於對文本進行分類。傳統的文本分類器，例如貝葉斯、KNN和SVM分類器，只能將測試對象分到某一個類別中，假設我給出三個分類：“算法”、“網絡”和“編譯”讓其判斷，這些分類器往往將對象歸到某一類中。 但是如果一個外行完全給不出 ...

一、一種比較通俗理解的分割方法 1.先讀取總的csv文件數據： data.label.value_counts()#查看標簽類別及數目 2.按照標簽將總的dataframe分割為兩份，一份為標簽為1，一份為標簽為0 3. 4.生成csv文件 二、不通俗方法 ...

sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主題分析 利用一個demo學習使用TruncatedSVD做文本主題分析。 通過主題分析，我們可以得到一個語料中的關鍵主題，即各個詞語在主題中的重要程度，各個文章在各個主題上的傾向程度。並且可以根據它們，得到主題對應的關鍵詞以及代表性文本 ...

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45665779 主題模型LDA的應用 拿到這些topic后繼續后面的這些應用怎么做呢：除了推斷出這些主題，LDA還可以推斷每篇文章在主題上的分布。例如，X文章大概有60%在討論 ...

最近做文本匹配算法比賽遇到LDA抽取特征，故結合西瓜書，總結一下LDA LDA用生成式模型的角度來看待文檔和主題。假設每篇文檔包含了多個主題，用θd表示文檔t每個話題所占比例，θd，k表示文檔t中包含主題d所占用的比例，繼而通過如下過程生成文檔d。 　　（1）根據參數為α的狄利克雷分布，隨機 ...