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/3816532.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 ...
原文：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 分母是測試集中所有單詞之和，即測試集的總長度，不用排重。其中p w 指的是測試集中每個單詞出現的概率，計算公式如下。p z d 表示的是一個文檔中每個主題 ...
2017-05-12 10:53 17 9985 推薦指數：
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