算法工程师进化-NLP之主题模型

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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…

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…

算法工程师进化-SQL

1 引言 SQL操作往往是程序员必备的技能,对于算法工程师而言,熟练掌握SQL操作则更为重要.本文以<SQL语句执行顺序>作为学习资料,总结SQL的理论部分. 2 SQL查询语句的执行顺序 SQL语句与其他代码的处理顺序不同,在SQL中,第一个被处理的子句是FROM子句,尽管SELECT语句第一个出现,但是几乎总是最后被处理. SQL语句的执行中,每个步骤都会产生一个虚拟表,虚拟表的作用是作为下一个步骤的输入.这些虚拟表对于调用者不可用,只是最后一步生成的表才会返回给调用者. 那么SQL语句的…

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…

[综] Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型算法

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,…

文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法

文本主题模型之LDA(一) LDA基础文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算…

文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法

文本主题模型之LDA(一) LDA基础文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路首先,回顾L…

Spark：聚类算法之LDA主题模型算法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它…

nlp算法工程师养成记目标要求

时间规定: 2018.12.07-2018.02.15 能力养成: linux, shell python, c++(会多少算多少) tensorflow, keras, pytorch(tf优先) CNN, RNN(LSTM), BRNN, Seq2Seq, RL, Attention, fastText, TextCNN, TextRNN, TextRNN+Attention, TextRCNN(CNN+RNN) LR, SVM, RF, NB, CRF, LDA, XGB等分词,新词发现…

Spark机器学习(8)：LDA主题模型算法

1. LDA基础知识 LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种主题模型.LDA一个三层贝叶斯概率模型,包含词.主题和文档三层结构. LDA是一个生成模型,可以用来生成一篇文档,生成时,首先根据一定的概率选择一个主题,然后在根据概率选择主题里面的一个单词,这样反复进行,就可以生成一篇文档:反过来,LDA又是一种非监督机器学习技术,可以识别出大规模文档集或语料库中的主题. LDA原始论文给出了一个很简单的例子.Arts.Budgets.Children.Educatio…