LDA常見的應用方向: 信息提取和搜索(語義分析);文檔分類/聚類、文章摘要、社區挖掘;基於內容的圖像聚類、目標識別(以及其他計算機視覺應用);生物信息數據的應用; 對於朴素貝葉斯模型來說,可以勝任許多文本分類問題,但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 ...
. LDA基礎知識 LDA Latent Dirichlet Allocation 是一種主題模型。LDA一個三層貝葉斯概率模型,包含詞 主題和文檔三層結構。 LDA是一個生成模型,可以用來生成一篇文檔,生成時,首先根據一定的概率選擇一個主題,然后在根據概率選擇主題里面的一個單詞,這樣反復進行,就可以生成一篇文檔 反過來,LDA又是一種非監督機器學習技術,可以識別出大規模文檔集或語料庫中的主題。 ...
2017-07-12 12:19 0 2233 推薦指數:
LDA常見的應用方向: 信息提取和搜索(語義分析);文檔分類/聚類、文章摘要、社區挖掘;基於內容的圖像聚類、目標識別(以及其他計算機視覺應用);生物信息數據的應用; 對於朴素貝葉斯模型來說,可以勝任許多文本分類問題,但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 ...
1.主題模型主要內容及其應用 (1)主要內容 (2)主要應用 2.共軛先驗分布 3.Dirichlet分布(狄利克雷分布) 4.LDA的介紹 LDA 在主題模型中占有非常重要的地位,常用來文本分類。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y. ...
函數說明 1.LDA(n_topics, max_iters, random_state) 用於構建LDA主題模型,將文本分成不同的主題 參數說明:n_topics 表示分為多少個主題, max_iters表示最大的迭代次數, random_state 表示隨機種子 2. ...
隨着互聯網的發展,文本分析越來越受到重視。由於文本格式的復雜性,人們往往很難直接利用文本進行分析。因此一些將文本數值化的方法就出現了。LDA就是其中一種很NB的方法。 LDA有着很完美的理論支撐,而且有着維度小等一系列優點。本文對LDA算法進行介紹,歡迎批評指正。 本文目錄 ...
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 ...
本文在我的上一篇博文 機器學習-特征選擇(降維) 線性判別式分析(LDA) 的基礎上進一步介紹核Fisher LDA算法。 之前我們介紹的LDA或者Fisher LDA都是線性模型,該模型簡單,對噪音的魯棒性較好,不容易過擬合,但是,簡單模型的表達能力會弱一些,為了增加LDA算法 ...
from gensim import corpora, models corpus只截取了一部分 lsi = models.LsiModel(corpus_tfidf, num_topics=2, id2word=dic) 將文本的tfidf向量輸入生成Lsi模型 ...
1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型,三層分別為:文檔層、主題層和詞層。該模型基於如下假設:1)整個文檔集合中存在k個互相獨立的主題;2)每一個主題是詞上的多項分布;3)每一個文檔由k個主題隨機混合組成;4)每一個文檔是k個主題上的多項分布;5)每一個文檔的主題概率分布的先驗分布 ...