基於LDA主題模型和SVM的文本分類
用LDA模型抽取文本特征，再用線性SVM分類，發現效果很差，F1=0.654。 RandomForestClassifier的表現也比較差： 而隨便用一個深度學習模型(textCNN,LSTM+Attention)都能達到0.95+的F1，而且還不用處理特征、不用分詞。 說下 ...
原文：NLP傳統基礎（2）---LDA主題模型---學習文檔主題的概率分布（文本分類/聚類）
一 簡介 https: cloud.tencent.com developer article 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。 從而通過分析一些文檔抽取出它們的主題 分布 出來后，便可以根據主題 分布 進行主題聚類或文本分類。 同時，它是一種典型的詞袋模型 即一篇文檔 ...
2019-07-08 11:47 0 1396 推薦指數：
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