LDA模型算法简介: 算法 的输入是一个文档的集合D={d1, d2, d3, ... , dn},同时还需要聚类的类别数量m:然后会算法会将每一篇文档 di 在 所有Topic上的一个概率值p:这样每篇文档都会得到一个概率的集合di=(dp1,dp2,..., dpm):同样的文档中的所有词也会求出 它对应每个Topic的概率,wi = (wp1,wp2,wp3,...,wpm):这样就得到了两个矩阵,一个文档到Topic,一个词到Topic. 这样LDA算法,就将文档和词,投射到了一组Top…

1.LDA概述 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)和 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation).本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位,常用来文本分类. LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块.在贝叶斯学派中有: 先验分布 + 数据(似然)…

首先是读取数据集,并将csv中ExtractedBodyText为空的给去除掉 import pandas as pd import re import os dir_path=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) data_path=dir_path+"/Database/HillaryEmails.csv" df=pd.read_csv(data_path) df=df[['Id','ExtractedBodyText']].drop…

本文主要用于理解主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)其背后的数学原理及其推导过程.本菇力求用简单的推理来论证LDA背后复杂的数学知识,苦于自身数学基础不够,因此文中还是大量引用了各方大神的数学推导细节,既是为了方便自己以后回顾,也方便读者追本溯源,当然喜欢直接看应用的读者可直接翻到第二章~ 基本目录如下: LDA的原理1.1 先导数学知识准备1.2 文本模型 - Unigram Model1.3 主题模型 - PLSA Model1.4 主题模型 - LDA…

飞机票 飞机票 步骤: 1. 离线求的模型 2. 用模型对新文本预测topic,取topic概率带到阈值(例如0.2)且topN个topic,例如doc1 :topic1:0.5, topic2:0.2 3. 用户点击doc1,就说明用户对topic1和topic2感兴趣,保存用户新闻分析结果,以待推荐…

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),…

 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100…

多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&&sectionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,…

https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition http://book.51cto.com/art/201107/276852.htm 命名实体(Named Entity)类别识别 除了在预测用户意图方面的用途,查询日志还可以用来识别命名实体.命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.时 间.日期.货币及其他专有名词等.它是自然语言处理实用化的重要内容,在信息提取.句法分析.机器翻译等应用领域中具有重要…

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d…