LDA之主題模型原理解析與python實現
LDA(Latent dirichlet allocation)是有Blei於2003年提出的三層貝葉斯主題模型，通過無監督的學習方法發現文本中隱含的主題信息， 目的是要以無指導學習的方法從文本中發現隱含的語義維度-即“Topic”或者“Concept”。 隱性語義分析的實質是要利用文本中詞項 ...
原文：LDA之主題模型代碼實現流程
LDA代碼流程: 先對文檔切詞,然后對每個詞語賦ID編號 n ,計算共有n個詞,m個文檔 參數,變量設置: K 主題數 beta alpha iter times 迭代次數 top words num 每個主題特征詞個數 p,概率向量,double類型,存儲采樣的臨時變量,長度為主題數 nw,詞word在主題上的分布數,長度為 n K nwsum,每個主題的詞的總數,長度為 K nd,每個文檔中各 ...
2018-04-01 17:54 0 935 推薦指數：
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