LDA主題模型原理解析與python實現
文章轉自： wind_blast LDA(Latent dirichlet allocation)[1]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 ...
原文：LDA之主題模型原理解析與python實現
LDA Latent dirichlet allocation 是有Blei於 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 term 的共現特征來發現文本的Topic結構，這種方法不需要任何關於文本的背景知識。 文本的隱性語義表示可以 ...
2018-04-01 19:45 0 4945 推薦指數：
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