电子科技大学电子商务实验室Kai Yip,欢迎同行指正,也欢迎互相指导,学习. 广告打完,进入正题. 关于程序运行结果的分析请参照我的另一篇博客:http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3858705.html Gibbslda有很多版本,我所用的版本为C++版(下载地址http://gibbslda.sourceforge.net/),平台是linux,博主试过windows上运行,有两个主要问题很烦-,一个是path,一个是vc平台太大.最后还是投入了ubunt…

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…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数…

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和…

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思…

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…

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…

主题模型 LDA 入门(附 Python 代码)   一.主题模型 在文本挖掘领域,大量的数据都是非结构化的,很难从信息中直接获取相关和期望的信息,一种文本挖掘的方法:主题模型(Topic Model)能够识别在文档里的主题,并且挖掘语料里隐藏信息,并且在主题聚合.从非结构化文本中提取信息.特征选择等场景有广泛的用途. 主题可以被定义为“语料库中具有相同词境的词的集合模式”,比如说,主题模型可以 将“健康”,“医生”,“病人”,“医院” 集合成 “医疗保健” 主题 将 “农场”,“玉米”,“小麦…

1 关于主题模型 使用LDA做推荐已经有一段时间了,LDA的推导过程反复看过很多遍,今天有点理顺的感觉,就先写一版. 隐含狄利克雷分布简称LDA(latent dirichlet allocation),是主题模型(topic model)的一种,由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出. 主题模型属于聚类方法,是一种无监督的学习方法. 与通常的tf-idf相比,主题模型重在可以在语义上计算文本内容的相关性.主题模型是一种词袋模型,即只考虑文本总的…

主题模型 主题模型这样理解一篇文章的生成过程: 1.          确定文章的K个主题. 2.          重复选择K个主题之一,按主题-词语概率生成词语. 3.          所有词语组成文章. 这里可以看到,主题模型仅仅考虑词语的数量,不考虑词语的顺序,所以主题模型是词袋模型. 主题模型有两个关键的过程: 1.          doc -> topic 2.          topic -> word 其中topic -> word是定值,doc -> top…