LDA（latent dirichlet allocation）的应用

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JGibbLDA：java版本的LDA(Latent Dirichlet Allocation)实现、修改及使用

转载自:http://blog.csdn.net/memray/article/details/16810763 一.概述 JGibbLDA是一个java版本的LDA(Latent Dirichlet Allocation)实现,它使用Gibbs采样来进行快速参数估计和推断. LDA是一种由基于概率模型的聚类算法.该算法能够对训练数据(训练数据是这样一种记录的集合,它的每一条记录都是一组离散的项的集合)中的关键项集之于类簇的概率参数拟合模型,进而利用该参数模型实施聚类或分类等操作. 如果你的…

LDA(latent dirichlet allocation)

1.LDA介绍 LDA假设生成一份文档的步骤如下: 模型表示: 单词w:词典的长度为v,则单词为长度为v的,只有一个分量是1,其他分量为0的向量 $(0,0,...,0,1,0,...,0,0)$ 文档W: 单词的组合,$(w_1,w_2,...,w_N)$,可以看成是 $v*N$ (词典长度*单词个数)的矩阵语料库D:文档的集合,${W_1,W_2,...W_M}$ 主题:认为主题个数固定已知,为k个 dirichlet参数α: 长度为k的向量,每个分量都大于0 文档的主题…

LDA(Latent Dirichlet allocation)主题模型

LDA是一种典型的词袋模型,即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合,词与词之间没有顺序以及先后的关系.一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 它是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出: 同时是一种无监督学习算法,在训练时不需要手工标注的训练集,需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可: 此外LDA的另一个优点则是,对于每一个主题均可找出一些词语来描述它: LDA可以被认为是一种聚类算法: [LDA automatically assig…

LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型算法

原文 LDA整体流程先定义一些字母的含义: 文档集合D,topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >,wi表示第i个单词,设d有n个单词.(LDA里面称之为word bag,实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响) D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY(简称VOC) LDA以文档集合D作为输入(会有切词,去停用词,取词干等常见的预处理,略去不表),希望训练出的两个结果向量(设聚成k个Topic,VOC中共包含m个词): 对每个D中的…

Latent Dirichlet Allocation 文本分类主题模型

文本提取特征常用的模型有:1.Bag-of-words:最原始的特征集,一个单词/分词就是一个特征.往往一个数据集就会有上万个特征:有一些简单的指标可以帮助筛选掉一些对分类没帮助的词语,例如去停词,计算互信息熵等等,但不管怎么训练,特征维度都很大,每个特征的信息量太小:2.统计特征:包括Term frequency(TF) , Inverse document frequency(IDF), 以及合并起来的TF-IDF.这种语言模型主要是用词汇的统计特征来作为特征集,每个特征都能够说得出物理意义…

LDA（ Latent Dirichlet Allocation）主题模型学习报告

1 问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre…

[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,…

LDA（Latent Dirichlet Allocation）

转自:http://leyew.blog.51cto.com/5043877/860255#559183-tsina-1-46862-ed0973a0c870156ed15f06a6573c8bf0 LDA(Latent Dirichlet Allocation)学习笔记最近在看LDA算法,经过了几天挣扎,总算大致了解了这个算法的整体框架和流程. 示例 LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类(所以是非监督学习),一种topic就是一类,要聚成的topic数目是事先指定的.聚类的结果是一…

LDA（latent dirichlet allocation）的应用

http://www.52ml.net/1917.html 主题模型LDA(latent dirichlet allocation)的应用还是很广泛的,之前我自己在检索.图像分类.文本分类.用户评论的主题词抽取等都用过,做feature.降维等.例如可以用主题维度来表示原来的字典维度,大大的降低了文本表示的维度.这其实也很deep learning中的对特征的抽象有点相似,通过一些聚类等的思想,将一些细粒度的特征组合到一个新的空间上去,例如主题空间. 而且GibbsSampling的LDA实现也…

转：关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码

关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码转: http://andyliuxs.iteye.com/blog/1051743 LDA和HLDA: (1)D. M. Blei, et al., "Latent Dirichlet allocation," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 993-1022, 2003. (2)T. L. Grif…