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 ...
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 in lda.get document topics corpus : : listj for j in i: listj.append j bz listj.i ...
2018-11-19 15:53 3 2263 推薦指數:
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 ...
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。 1. 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 ...
一.問題描述 1.1文本建模相關 統計文本建模的目的其實很簡單:就是估算一組參數,這組參數使得整個語料庫出現的概率最大。這是很簡單的極大似然的思想了,就是認為觀測到的樣本的概率是最大的。建模的目標也是這樣,下面就用數學來表示吧。一開始來說,先要注意假設了一些隱變量z,也就是topic。每個 ...
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 ...
1.LDA主題模型簡介 主題模型的核心思想是——一篇文章中的每個詞語都是經歷以下兩個步驟之后生成而來: 一篇文章以一定概率選擇了某個主題, 然后並從這個主題中以一定概率選擇某個詞語。 如下圖所示: 比如某一篇文檔 d,它的主題分布如右 ...
一、簡介 https://cloud.tencent.com/developer/article/1058777 1、LDA是一種主題模型 作用:可以將每篇文檔的主題以概率分布的形式給出【給定一篇文檔,推測其主題分布】。我們的目標是找到每一篇文檔的主題分布和每一個主題中詞的分布 ...