本文参考自:https://www.zhihu.com/question/32286630 LDA中topic个数的确定是一个困难的问题. 当各个topic之间的相似度的最小的时候,就可以算是找到了合适的topic个数. 参考一种基于密度的自适应最优LDA模型选择方法 ,简略过程如下: 选取初始K值,得到初始模型,计算各topic之间的相似度 增加或减少K的值,重新训练得到模型,再次计算topic之间的相似度 重复第二步直到得到最优的K 另外,Willi Richert , Luis Pedro…

目录 LDA 主题模型 几个重要分布 模型 Unigram model Mixture of unigrams model PLSA模型 LDA 怎么确定LDA的topic个数? 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题? LDA 这里简单的介绍一下LDA的另一种身份,概率主题模型 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)隐含狄利克雷分布(英语:Latent Dirichlet allocation,简称LDA),是一种主题模型,它可以将文档集中每篇…

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…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 随着互联网的发展,文本分析越来越受到重视.由于文本格式的复杂性,人们往往很难直接利用文本进行分析.因此一些将文本数值化的方法就出现了.LDA就是其中一种很NB的方法. LDA有着很完美的理论支撑,而且有着维度小等一系列优点.本文对LDA算法进行介绍,欢迎批评指正. 本文目录: 1.Gamma函数 2.Dirichlet分布 3.LDA文本建模 4.吉普斯抽样概率公式推导 5.使用LDA 1.Gamma函数 T(x…

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中的文档d…

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(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(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) 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA).注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写的线性判别分析LDA原理总结.文本…

1.说明 本文对LDA原始论文的作者所提供的C代码中LDA的主要逻辑部分做凝视,原代码可在这里下载到:https://github.com/Blei-Lab/lda-c 这份代码实现论文<Latent Dirichlet Allocation>中介绍的LDA模型.用变分EM算法求解參数. 为了使代码在vs2013中执行.做了一些微小修改,但不影响原代码的逻辑. vs2013project可在我的资源中下载: http://download.csdn.net/detail/happyer88/8…

def genlda(textlist,n): ticks = str(time.time()).replace('.','')[-6:-1] nn=str(n) dictionary = corpora.Dictionary(textlist) corpus = [ dictionary.doc2bow(text) for text in textlist ] #tfidf = models.TfidfModel(corpus) #corpus_tfidf = tfidf[corpus] #p…