Familia：百度NLP开源的中文主题模型应用工具包

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Familia：百度NLP开源的中文主题模型应用工具包

参考:Familia的Github项目地址.百度NLP专栏介绍 Familia 开源项目包含文档主题推断工具.语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型:Latent Dirichlet Allocation(LDA).SentenceLDA 和Topical Word Embedding(TWE). 支持用户以“拿来即用”的方式进行文本分类.文本聚类.个性化推荐等多种场景的调研和应用.考虑到主题模型训练成本较高以及开源主题模型资源有限的现状,我们会陆续开放基于工业级语料训练的多个垂直…

算法工程师进化-NLP之主题模型

1 引言主题模型是文本挖掘的重要工具,近年来在学术界和工业届都获得了非常多的关注.学术界的工作主要集中在建模层面,即提出各种各样的主题模型来适应不同的场景,因此缺乏指导主题模型在工业场景落地的资源和文献. 本文主要是以<Familia:开源的中文主题模型应用工具包>为参考资料,入门NLP领域.该文结合开源工具Familia(百度开源),总结主题模型在工业届的一些典型应用案例,从而方便用户找到适合自己任务的模型以及该模型的应用方式. 2 主题模型概念以LDA为代表的主题模型,训练的结果一般是…

用scikit-learn学习LDA主题模型

在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理,这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型.除了scikit-learn, 还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库,使用的原理基本类似,本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用. 1. scikit-learn LDA主题模型概述在scikit-learn中,LDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocatio…

百度开源其NLP主题模型工具包，文本分类等场景可直接使用L——LDA进行主题选择本质就是降维，然后用于推荐或者分类

2017年7月4日,百度开源了一款主题模型项目,名曰:Familia. InfoQ记者第一时间联系到百度Familia项目负责人姜迪并对他进行采访,在本文中,他将为我们解析Familia项目的技术细节. 什么是Familia Familia 开源项目包含文档主题推断工具.语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型:Latent Dirichlet Allocation(LDA).SentenceLDA 和Topical Word Embedding(TWE). Familia支持用户以…

NLP︱LDA主题模型的应用难题、使用心得及从多元统计角度剖析

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次…

TF-IDF与主题模型 - NLP学习（3-2）

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 文本向量化及词袋模型 - NLP学习(3-1) 在上一篇博文中,简单地阐述了如何将文本向量化及词袋模型的.文本向量化是为了将文本转换成机器学习算法可以直接处理的数字,直白点说就是这些转换后数字代表了文本的特征(此过程称之为特征提取或者特征编码),可以直接为机器学习模型所用.词袋模型(Bag-of-Words: BOW)则指的是统计单词在一个文本中出现的次数的…