得知李航老師的《統計學習方法》出了第二版,我第一時間就買了。看了這本書的目錄,非常高興,好家伙,居然把主題模型都寫了,還有pagerank。一路看到了馬爾科夫蒙特卡羅方法和LDA主題模型這里,被打擊到了,滿滿都是數學公式。LDA是目前為止我見過最復雜的模型了。 找了培訓班的視頻看,對LDA模型 ...
本文利用gensim進行LDA主題模型實驗,第一部分是基於前文的wiki語料,第二部分是基於Sogou新聞語料。 . 基於wiki語料的LDA實驗 上一文得到了wiki純文本已分詞語料 wiki.zh.seg.utf.txt,去停止詞后可進行LDA實驗。 同時gensim也提供了對wiki壓縮包直接進行抽取並保存為稀疏矩陣的腳本make wiki,可在bash運行下面命令查看用法。 運行時間比較久 ...
2016-07-05 18:18 6 33475 推薦指數:
得知李航老師的《統計學習方法》出了第二版,我第一時間就買了。看了這本書的目錄,非常高興,好家伙,居然把主題模型都寫了,還有pagerank。一路看到了馬爾科夫蒙特卡羅方法和LDA主題模型這里,被打擊到了,滿滿都是數學公式。LDA是目前為止我見過最復雜的模型了。 找了培訓班的視頻看,對LDA模型 ...
http://blog.csdn.net/a_step_further/article/details/51176959 LDA是文本挖掘中常用的主題模型,用來從大量文檔中提取出最能表達各個主題的一些關鍵詞,具體算法原理可參閱KM上相關文章。筆者因業務需求,需對騰訊微博上若干賬號的消息進行主題 ...
gensim的LDA算法中很容易提取到每篇文章的主題分布矩陣,但是一般地還需要進一步獲取每篇文章歸屬到哪個主題概率最大的數據,這個在檢索gensim文檔和網絡有關文章后,發現竟然沒有。 簡單寫了一下。 #打印每篇文檔最高概率主題for i ...
安裝第三方包:gensim 首先,執行去停詞操作(去除與主題無關的詞) 然后,執行主題分類操作 注意:上述主題分類,僅使用lda模型(根據頻數計算) 也可混合使用tf-idf模型XX-topic下代碼改為如下即可: 或 常用方式 ...
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 ...
簡述LDA 什么是LDA主題模型 主題分布與詞分布 兩點分布 二項分布 多項式分布 參數估計 ...
目錄 LDA 主題模型 幾個重要分布 模型 Unigram model Mixture of unigrams model PLSA模型 LDA 怎么確定LDA ...