作者主题模型中最优主题数如何确定?perplexity?topic coherence? [问题点数:100分]

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  LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法,因此首先学习MCMC方法。 一、马尔科夫链蒙特卡洛方法 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法是构造适合的马尔科夫链,使其平稳分布为待估参数的后验分布,抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算,实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟,弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。 1、蒙特卡洛方法 蒙特...
使用gensim中的lda模型训练主题分布--print_topics使用
转载:https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/62453672一直在寻找各种大神的LDA算法,不过调试一直没有成功,最后还是选择使用gensim的LDA工具来训练自己的文本数据吧。#coding=utf-8import codecsfrom gensim import corporafrom gensim.models impo...
lda模型的python实现
LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,最近看了点资料,准备使用python实现一下。至于数学模型相关知识,某度一大堆,这里也给出之前参考过的一个挺详细的文档lda算法漫游指南这篇博文只讲算法的sampling方法python实现。完整实现项目开源python-LDA   lda模型变量申请及初始化 # #伪代码 # 输
主题模型(LDA)(二)-公式推导
上一篇文章讲解了LDA的通俗理解,基本没有用任何公式,还给了用gensim做邮件分类的案例,详情请戳:主题模型(LDA)(一)这篇文章看一下公式式怎么推导出来的。正经的LDA,主要有以下几个方面: 一个函数:gamma函数 四个分布:二项分布,多项分布,beta分布,狄利克雷分布 一个概念一个理念:共轭先验与贝叶斯框架 pLSA,LDA 一个采样:Gibbs采样 我们来看一下它是怎么推导出来的。
基于主题模型的聚类算法
基于主题模型的聚类算法是假定数据的分布是符合一系列的概率分布,用概率分布模型去对数据进行聚类,而不是像层次聚类和划分聚类那样基于距离来进行聚类。因此,模型的好坏就直接决定了聚类效果的好坏。目前比较常用的基于主题聚类算法有LDA和PLSA等,其中LDA是PLSA的一个“升级”,它在PLSA的基础上加了Dirichlet先验分布,相比PLSA不容易产生过拟合现象,LDA是目前较为流行的用于聚类的主题
gensim中LDA生成文档主题,并对主题进行聚类
gensim入门学习资料如下:学习连接gensim中lda模型官方文档:官网使用gensim中的LDA模型计算主题:代码地址corpo.Dictionary(texts)方法介绍:texts=[[word11,word12,....],[word21,word22,word23,],[word31,....]]word11中第一个1是代表第一篇文章,第二个1表示文章中的第一个词语(进行分词后的词语...
基于主题策略的实体识别准确率优化
      传统的命名实体识别中,主要是基于规则和词典的方法,在实体识别过程中没有给出具体的语义信息,因此会存在一词多义和多词一义的问题,对实体的消歧就是提升实体识别准确率的关键部分。主题模型是对文档隐含的主题进行建模的方法,是语义挖掘的利器,既可以衡量文档之间的语义相似性,还可以解决多义词的问题。在主题模型中,主题是一个概念,表现为一系列相关的词,通过命名实体在不同主题下的条件概率分布来达到实体...
LDA主题模型试验
LDA模型取得较好的结果,最好满足以下条件:1.清理一些无法反映文档主题的词;2.文档的主题比较集中;3.设置较大的迭代次数,由于LDA Gibbs抽样算法的复杂度较高,每次训练都要运行很长时间,导致没有时间去尝试其它的参数组合,也许尝试一些其它的参数组合会得到比本文更好的结果。
LDA主题词模型
最终确定去360做安全网关部分的自然语言处理环节,在此感谢360和马主管的赏识!未来2个月的学习内容应该跟NLP和C++密切相关。 LDA主题词模型探析 参考博主:http://www.tuicool.com/articles/E7RVFzU  内容再自行整理得来,侵权删。 LDA是什么?     LDA(Latent Dirichlet Allocation 文档
文本分析--基于gensim的文本主题模型分析
#!/usr/bin/python # -*- coding:utf8 -*-import os import time import re import jieba.analyse import time# 关键词获取 def post_cut(): fr = open("post_data.txt") # 源文件 fo = open("post_key.txt", "a+")
GENSIM 使用笔记2 — 主题模型和相似性查询
GENSIM 使用笔记1 — 语料和向量空间 GENSIM 使用笔记2 — 主题模型和相似性查询 在上一个笔记当中,使用gensim针对中文预料创建了字典和语料库,在这一章节中,主要讲下如何创建相应的主题模型和相似度的匹配,对应原教程的第二章和第三章模型创建在GENSIM当中,最基本的就是创建TF-IDF模型,随后可以在TF-IDF的基础上创建LSI/LDA等等的主题模型。 GENSIM已经封
深入浅出讲解LDA主题模型(一)
最近总是遇到主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation),网上的博客写的天花乱坠而不知所以然,无奈看了最厚的《LDA数学八卦》,观完略通一二,记录于此~顺便放两张遇到的图,挺有意思的,共勉吧: 主题模型 首先我们来看什么叫主题模型~我们来考虑一个问题:判断文本相关程度。怎么判断呢?是看相同词语出现的次数来判断吗(TF-IDF)?显然这太草率了。从内容角度来讲
LDA 主题模型
LDA模型在推荐方面的应用 基于LDA的论文推荐模型-ctr(Collaborative modeling for recommendation)  论文-Collaborative Topic Modeling for Recommending Scientific Articles  Presentation-Collaborative Topic Modeling for Re
初试主题模型LDA-基于python的gensim包
LDA是文本挖掘中常用的主题模型,用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词,具体算法原理可参阅KM上相关文章。笔者因业务需求,需对腾讯微博上若干账号的消息进行主题提取,故而尝试了一下该算法,基于python的gensim包实现一个简单的分析。 准备工作 安装python的中文分词模块, jieba安装python的文本主题建模的模块, gensim (官网 https://r
机器学习主题模型之LSA、pLSA、NMF
 一、主题模型(Topic Model)        判断文档相似性的传统方法是通过查看两个文档共同出现的词项(terms,不重复的words)有多少,如TF-IDF等。但这种方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的词项很少甚至没有,但两个文档是相似的。        主题模型是用来在大量文档中发现潜在主题的一种统计模型。如果一篇文章有一个中心思想,那么一些特定词语会出现的比较...
LDA主题模型学习笔记1:模型建立
LDA于2003年在论文《Latent Dirichlet Allocation》中提出,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,从而根据主题分布进行文本分类
我们是很有底线的