原文:主題模型之概率潛在語義分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis)

上一篇總結了潛在語義分析 Latent Semantic Analysis, LSA ,LSA主要使用了線性代數中奇異值分解的方法,但是並沒有嚴格的概率推導,由於文本文檔的維度往往很高,如果在主題聚類中單純的使用奇異值分解計算復雜度會很高,使用概率推導可以使用一些優化迭代算法來求解。 Thomas Hofmann 於 年根據似然原理定義了生成模型並由此提出了概率潛在語義分析模型 Probabili ...

2015-09-17 08:56 0 2019 推薦指數:

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語義分析(Latent Semantic Analysis)

LSI(Latent semantic indexing, 潛語義索引)和LSA(Latent semantic analysis,潛語義分析)這兩個名字其實是一回事。我們這里稱為LSA。 LSA源自問題:如何從搜索query中找到相關的文檔?當我們試圖通過比較詞來找到相關的文本時,就很機械 ...

Mon Jul 01 01:20:00 CST 2013 1 2489
主題模型概率語義分析PLSA、隱含狄利克雷分布LDA)

一、pLSA模型 1、朴素貝葉斯的分析 (1)可以勝任許多文本分類問題。(2)無法解決語料中一詞多義和多詞一義的問題——它更像是詞法分析,而非語義分析。(3)如果使用詞向量作為文檔的特征,一詞多義和多詞一義會造成計算文檔間相似度的不准確性。(4)可以通過增加“主題”的方式,一定程度的解決 ...

Mon Jun 12 00:45:00 CST 2017 0 3999
潛在語義分析LSA

潛在語義分析通過矢量語義空間來分析文檔和詞的關系。 基本假設:如果兩個詞多次出現在同個文檔中,則兩個詞在語義上具有相似性。 LSA使用大量文本構成矩陣,每行表示一個詞,一列表示一個文檔,矩陣元素可以是詞頻或TF-IDF,然后使奇異值分解SVD進行矩陣降維,得到原矩陣的近似,此時兩個詞的相似性 ...

Thu Nov 12 20:19:00 CST 2015 0 2368
《統計學習方法》筆記--概率潛在語義分析

概率潛在語義分析(probabilistic latent semantic analysis,PLSA)是一種利用概率生成模型對文本集合進行話題分析的無監督學習方法。 跟潛在語義分析相似,而其特點是基於概率模型,用隱變量表示話題;整個模型表示文本生成話題,話題生成單詞,從而得到單詞-文本共現 ...

Wed Mar 25 06:18:00 CST 2020 0 852
概率主題模型簡介 Introduction to Probabilistic Topic Models

此文為David M. Blei所寫的《Introduction to Probabilistic Topic Models》的譯文,供大家參考。 摘要:概率主題模型是一系列旨在發現隱藏在大規模文檔中的主題結構的算法。本文首先回顧了這一領域的主要思想,接着調研了當前的研究水平,最后展望某些有所 ...

Wed Jan 30 16:41:00 CST 2013 1 14583
Latent Semantic Analysis(LSA/ LSI)算法簡介

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Thu Apr 18 06:50:00 CST 2013 0 16762
 
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