LDA主題模型困惑度計算
對於LDA模型，最常用的兩個評價方法困惑度（Perplexity）、相似度（Corre）。 其中困惑度可以理解為對於一篇文章d，所訓練出來的模型對文檔d屬於哪個主題有多不確定，這個不確定成都就是困惑度。困惑度越低，說明聚類的效果越好。 計算公式 分母是測試集中 ...
原文：用python計算lda語言模型的困惑度並作圖
轉載請注明：電子科技大學EClab 落葉花開http: www.cnblogs.com nlp yekai p .html 困惑度一般在自然語言處理中用來衡量訓練出的語言模型的好壞。在用LDA做主題和詞聚類時，原作者D.Blei就是采用了困惑度來確定主題數量。文章中的公式為： perplexity exp log p w N 其中，P W 是指的測試集中出現的每一個詞的概率，具體到LDA的模型中就 ...
2014-07-02 11:13 55 17700 推薦指數：
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