機器學習-LDA主題模型筆記
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 ...
原文：主題模型--機器學習
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，並且能夠在海量互聯網數據中自動尋找出文字間的語義主題。近些年來各大互聯網公司都開始了這方面的探索和嘗試。就讓我們看一下究竟吧。 關鍵詞：主 ...
2019-02-17 23:20 0 632 推薦指數：
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