http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA主题模型评估方法--Perplexity http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA-math-LDA 文本建模 http://www.iyunv.com/thread-59890-1-1.html 用python计算lda语言模型的困惑度并作图 h

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

对于LDA模型,最常用的两个评价方法困惑度(Perplexity).相似度(Corre). 其中困惑度可以理解为对于一篇文章d,所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定,这个不确定成都就是困惑度.困惑度越低,说明聚类的效果越好. 计算公式     分母是测试集中所有单词之和,即测试集的总长度,不用排重.其中p(w)指的是测试集中每个单词出现的概率,计算公式如下.p(z|d)表示的是一个文档中每个主题出现的概率,就是程序中的.theta文件,p(w|z)表示的是词典中的每一个单词在某个主题下

在LDA主题模型之后,需要对模型的好坏进行评估,以此依据,判断改进的参数或者算法的建模能力. Blei先生在论文<Latent Dirichlet Allocation>实验中用的是Perplexity值作为评判标准. 一.Perplexity定义 源于wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity perplexity是一种信息理论的测量方法,b的perplexity值定义为基于b的熵的能量(b可以是一个概率分布,或者概率模型),通常用于概率模型的比

本节目录 常用函数一:词频统计 常用函数二:word2vec 常用函数三:doc2vec 常用函数四:LDA主题分析 常用函数一:词频统计 # -*- coding: utf-8 -*- """ Datetime: 2020/06/25 Author: Zhang Yafei Description: 统计词频 输入 文件名 列名 分割符 输出 词频统计结果-文件 """ from collections import Counter impor

LDA常见的应用方向: 信息提取和搜索(语义分析):文档分类/聚类.文章摘要.社区挖掘:基于内容的图像聚类.目标识别(以及其他计算机视觉应用):生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说,可以胜任许多文本分类问题,但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析.如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性.LDA模型通过增加“主题”的方式,一定程度的解决上述问题: 一个词可能被映射到多个主题中,即,一词多义.多个词可能被映射到某个

http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来.此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化. t-SNE是由SNE(Stochastic Neighbor Emb

参考: https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个问题:出现的语句是否合理. 在历史的发展中,语言模型经历了专家语法规则模型(至80年代),统计语言模型(至00年),神经网络语言模型(到目前). 专家语法规则模型 在计算机初始阶段,随着计算机编程语言的发展,归纳出

1. 前言 近一年来,NLP领域发展势头强劲,从ELMO到LSTM再到去年最牛叉的Google Bert,在今年年初,Facebook又推出了XLM模型,在跨语言预训练领域表现抢眼.实验结果显示XLM在XNLI任务上比原来的state-of-the-art直接高了4.9个百分点:在无监督机器翻译WMT'16 German-English中,比原来的state-of-the-art高了9个BLEU:在有监督的机器翻译WMT'16 Romanian-English中,比原来的state-of-the

注:这是2017年课程的lecture8.一直都在用RNN,但是对它内部的构造不甚了解,所以这次花了一个下午加一个晚上看了CS224n中关于RNN的推导,不敢说融会贯通,算是比以前清楚多了.做个笔记,便于日后查阅. Overview 主要讲了以下几个内容: 传统语言模型 RNN和RNN语言模型 一些问题(梯度消失爆炸问题)和训练技巧 RNN的其他应用 双向RNN和多层RNN 传统语言模型 语言模型 首先介绍语言模型的概念,简言之,语言模型描述了一个单词序列的概率,原文是a language mo

参考:https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/77825981/ 利用jieba分词工具去除停用词: 停用词:1.在SEO中为节省空间和提高搜索效率,搜索引擎会在索引页面或处理搜索请求时自动忽略某些字或词.使用广泛,甚至是用的过于频繁的词,如英文中的‘i’,'is','what',中文中的‘我’,'就'等等几乎在每篇文章中都会出现,但是如果使用了太多的停用词,也同样可能无法得到较为精确的结果.2.在文章中出现频率很高,但是实际意义不大,主

第四章 N元语法 本章开篇的两句话很有意思,代表了当时两个学派的思想和矛盾. 一句是"有史以来最伟大的语言学家"乔姆斯基说的:"句子的概率,在任何已知的对于这个术语的解释中,都是一个完全无用的概念". 他提出了形式语言,坚信可以通过语法规则来处理文字,对概率不屑一顾. 而另一句是语言处理大师贾里尼克说的:"每当我开除一个语言学家,语言识别率就能提高一个百分比". 此前他曾有和语言学家不愉快的合作经历,加之当时概率学习方法取得了显著成果,因此也是心

N-gram N-gram 作为一个名词表示的是一个给定文本/音频样本中有n项(音素,音节,字母,单词)的一个连续序列. 数学表达 N-gram 模型表示的是当前这个 word \(w_i\) 依赖于前面 N-1 个word,所以可以表达为 \[\begin{aligned} P\left(w_i|w_{i-n+1}^{i-1}\right) & = P(w_i|w_{i-n+1}\cdots w_{i-1}) \\ \{MLE\} & \approx \frac{c(w_{i-n+1}\

UNION An Unreferenced Metric for Evaluating Open-ended Story Generation精读 UNION: 一种评估开放故事生成无参考文本依赖metric模型,这是一篇EMNLP 2020的论文 (Empirical Methods in Natural Language Processing 2020) 1 背景 常见的文本生成评价指标有BLEU 和MoverScore,但BLEU 和MoverScore又一个巨大的缺陷.在NLG任务中,对

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

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并依据这些数据来预測未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.如果如今有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同一时候存在一个通用的搜索引擎,比方百度,通用搜索引擎希望可以识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器能够理解为一个函

LDA算法最初的论文使用的是变分EM方法训练(Variational Inference).该方法较为复杂,而且最后训练出的topic主题非全局最优分布,而是局部最优分布.后期发明了Collapsed Gibbs Sample方法,推导和使用较为简洁. Latent Dirichlet Allocation是Blei等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法,LDA是一中非监督机器学习技术,可以用于识别大规模文档集或语料库中的潜在隐藏主题信息.该方法假设每个词由背后的一个潜在隐藏的主题中抽

1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下5个步骤: 一个函数:gamma函数. 四个分布:二项分布.多项分布.beta分布.Dirichlet分布. 一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架. 两个模型:pLSA.LDA. 一个采样:Gibbs采样 关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者. 按照wiki上的介绍,L

在信息论中,perplexity(困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度.它也可以用来比较两个概率分布或概率模型.(应该是比较两者在预测样本上的优劣)低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地预测样本. 困惑度越小,句子概率越大,语言模型越好. wiki上列举了三种perplexity的计算: 1. 概率分布的perplexity 公式: 离散概率分布p的困惑度由下式给出 其中H(p) 是该分布的熵,x遍历事件空间. 随机变量X的复杂度由其所有可能的取值x定义. 一个特殊的例子是

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