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]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
Bbs1
本版专家分:0
coherence一个重要的参数
<em>coherence</em>比较小众,网上查询的资料很少。如果生产环境上使用默认的配置,那就会出现问题:    1. 经常会出现缓存条目被频繁age out出缓存。    2. 网络流量拥堵。    以下是默认的设置。          example-binary-backing-map       HYBRID       {back-size-limit 0}       BINAR
一致性分数Coherence Score(连贯分数)(相关性得分)
Coherence Score 可以用来评估aspect的质量,在下面这篇论文中被证明与人类的判断有很强的相关性。 (David Mimno, Hanna M. Wallach, Edmund Talley,Miriam Leenders, and Andrew McCallum. 2011Optimizing semantic <em>coherence</em> in <em>topic</em> models. InPro...
主题模型TopicModel:LDA主题模型的评估
LDA<em><em>主题</em>模型</em>好坏的评估,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 http://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity <em>perplexity</em>是一种信息理论的测量方法,b的<em>perplexity</em>值定义为基于b的
基于gensim的文本主题模型(LDA)分析
博客《基于gensim的文本<em><em>主题</em>模型</em>(LDA)分析》对应文档
python下进行lda主题挖掘(三)——计算困惑度perplexity
到2018年3月7日为止,本系列三篇文章已写完,可能后续有新的内容的话会继续更新。 python下进行lda<em>主题</em>挖掘(一)——预处理(英文) python下进行lda<em>主题</em>挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型 python下进行lda<em>主题</em>挖掘(三)——计算困惑度<em>perplexity</em> 本篇是我的LDA<em>主题</em>挖掘系列的第三篇,专门来介绍<em>如何</em>对训练好的LDA模型进行评价。 ...
Python LDA gensim 计算 perplexity
转载自 https://blog.csdn.net/qq_23926575/article/details/794727421.LDA<em><em>主题</em>模型</em>困惑度 这部分参照:LDA<em><em>主题</em>模型</em>评估方法–Perplexity,不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点,两篇都是翻译的维基百科。 <em>perplexity</em>是一种信息理论的测量方法,b的<em>perplexity</em>值定义为基于b的熵的能量(b...
【机器学习】k-近邻算法——距离度量、k值选择以及分类决策规则
回顾 k-近邻算法 前面,我们介绍了kkk-近邻算法,其工作机制就是给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。 kkk近邻法会涉及到三个问题(三要素):距离度量、kkk值的选择、分类决策规则,下面我们分别介绍。 距离度量 特征空间的两个实例点的距离度量是两个实例点相似程度的反映。距离小,那么相似度大;距离大,那么相似度小。...
机器学习主题模型之LSA、pLSA、NMF
 一、<em><em>主题</em>模型</em>(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。        <em><em>主题</em>模型</em>是用来在大量文档中发现潜在<em>主题</em>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...
[NLP]使用NMF模型提取文章topic
本文的目标是使用sklearn工具包实现自动提取文章<em>主题</em>。from time import time from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.decomposition import NMF from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups impo
计算perplexity确定LDA到底聚出多少个主题合适
-<em>perplexity</em>介绍 -LDA<em>确定</em><em>主题</em>的数目 <em>perplexity</em> 在对文本的<em>主题</em>特征进行研究时,我们往往要指定LDA生成的<em>主题</em>的数目,而一般的解决方法是使用<em>perplexity</em>来计算,原理如下(概率分布<em>perplexity</em>): 其中,M是测试语料库的大小,Nd是第d篇文本大小(即单词个数) 其中z是<em>主题</em>,w是文档,gamma是训练集学出来的文本-<em>主题</em>分布 所以p...
R语言︱LDA主题模型——最优主题数选取(topicmodels)+LDAvis可视化(lda+LDAvis)
笔者寄语:在自己学LDA<em><em>主题</em>模型</em>时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1、LDA<em>主题</em>数量,多少个才是<em>最优</em>的。 2、作出<em>主题</em>之后,<em>主题</em>-<em>主题</em>,<em>主题</em>与词语之间关联<em>如何</em>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+<em>topic</em>models包,两个包在使用的过程中,需要整理的数据都是不一样的,所以数据处理会是一个不省
pyLDA系列︱gensim中带'监督味'的作者-主题模型(Author-Topic Model)
笔者很早就对LDA模型着迷,最近在学习gensim库发现了LDA比较有意义且项目较为完整的Tutorials,于是乎就有本系列,本系列包含三款:Latent Dirichlet Allocation、Author-Topic Model、Dynamic Topic Models pyLDA系列模型 解析 功能 ATM模型(Author-Topic Model) 加...
LDA主题模型评估方法--Perplexity
原文出处:http://blog.csdn.net/pirage/article/details/9368535 在LDA<em><em>主题</em>模型</em>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wi
主题一致性
翻译该链接 Topic Modeling with Gensim (Python) <em>主题</em>建模是一种从大量文本中提取隐藏<em>主题</em>的技术。 Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种流行的<em>主题</em>建模算法,在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而,挑战在于<em>如何</em>提取清晰,隔离和有意义的高质量<em>主题</em>。这在很大程度上取决于文本预处理的质量以及找到最佳<em>主题</em>数量的策略。本教程试图解...
主题模型 LDA 入门(附 Python 代码)
一、<em><em>主题</em>模型</em> 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:<em><em>主题</em>模型</em>(Topic Model)能够识别在文档里的<em>主题</em>,并且挖掘语料里隐藏信息,并且在<em>主题</em>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。 <em>主题</em>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,<em><em>主题</em>模型</em>可以 将“健康”,“医生”,“病人”,“医院” ...
pyLDA系列︱考量时间因素的动态主题模型(Dynamic Topic Models)
笔者很早就对LDA模型着迷,最近在学习gensim库发现了LDA比较有意义且项目较为完整的Tutorials,于是乎就有本系列,本系列包含三款:Latent Dirichlet Allocation、Author-Topic Model、Dynamic Topic Models pyLDA系列模型 解析 功能 ATM模型(Author-Topic Model) 加...
【带你玩转主题模型Topic Model】—— 之 利用sklearn 实现Latetnt Dirichlet Allocation(LDA)主题模型
写在前面的话 9月份的第一篇blog, 正好是开学季,作为一个学生,hahahha, 我还是正正经经的贡献一篇认为比较干货的文章给大家吧。 我自己是花了很多时间去看懂LDA的算法了,当然了这篇文章不涉及我们具体的原理。为什么呢,我觉得你还是要搞懂的,其实不是很难,当然如果你看到数学就头大的话,并且你是个害怕困难的人,那就当我说的是错的。如果你很喜欢研究,很喜欢挑战,很喜欢思考的话,我相信你一定会和...
作者主题模型
<em>作者</em><em><em>主题</em>模型</em>ATMODEL 最近一篇关于JAVA的博客中处理的结果,直接用于该python代码运行。 遇到的bug: 1.BUG1 perwordbound = at_model.bound(at_model.corpus, author2doc=at_model.author2doc, doc2author=at_model...
主题模型TopicModel:Unigram、LSA、PLSA主题模型详解
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42560693 <em><em>主题</em>模型</em>历史: Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年,Thomas Hofmann又在此基础上,提出了概率性潜在语义索引(Probabilistic Lat
lda主题模型python实现篇
个人博客地址:http://xurui.club/ 最近在做一个动因分析的项目,自然想到了<em><em>主题</em>模型</em>LDA。这次先把模型流程说下,原理后面再讲。 lda实现有很多开源库,这里用的是gensim. 1 文本预处理 大概说下文本的样子,LDA是无监督模型,也就是说不需要标签,只要传入文本就好。LDA要学习文档-<em>主题</em>分布和<em>主题</em>-词分布,所以我们把一个人的数据join在一起作为一条文档。对文档进行分...
主题模型︱几款新主题模型——SentenceLDA、CopulaLDA、TWE简析与实现
百度最近开源了一个新的关于<em><em>主题</em>模型</em>的项目。文档<em>主题</em>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<em><em>主题</em>模型</em>:Latent Dirichlet Allocation(LDA)、SentenceLDA 和Topical Word Embedding(TWE)。 . 一、Familia简介帮Familia,打个小广告~ Familia的github <em><em>主题</em>模型</em>在工业界的应用范式可以抽象
python下进行lda主题挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型
到2018年3月7日为止,本系列三篇文章已写完,可能后续有新的内容的话会继续更新。 python下进行lda<em>主题</em>挖掘(一)——预处理(英文) python下进行lda<em>主题</em>挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型 python下进行lda<em>主题</em>挖掘(三)——计算困惑度<em>perplexity</em> 本篇是我的LDA<em>主题</em>挖掘系列的第二篇,介绍<em>如何</em>利用gensim包提供的方法来训练自己处...
初试主题模型LDA-基于python的gensim包
LDA是文本挖掘中常用的<em><em>主题</em>模型</em>,用来从大量文档中提取出最能表达各个<em>主题</em>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<em>主题</em>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<em>主题</em>建模的模块, gensim (官网 https://r
用 Python 实现 LDA
用 Python 实现简单的 LDA <em><em>主题</em>模型</em>。
主题模型TopicModel:主题模型LDA的应用
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45665779 应用于推荐系统 在使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)计算物品的内容相似度时,我们可以先计算出物品在话题上的分布,然后利用两个物品的话题分布计算物品的相似度。比如,如果两个物品的话题分布相似,则认为两个物品具有较高的相似度,反之则认为两个物品的相似
Python中LDA 计算 perplexity确定主题
转载自 https://blog.csdn.net/qq_23926575/article/details/79472742   1.LDA<em><em>主题</em>模型</em>困惑度  这部分参照:LDA<em><em>主题</em>模型</em>评估方法–Perplexity,不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点,两篇都是翻译的维基百科。  <em>perplexity</em>是一种信息理论的测量方法,b的<em>perplexity</em>值定义为基于b...
主题模型TopicModel:LDA参数推导、选择及注意事项
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42129099LDA参数LDA求参推导中国科学技术信息研究所徐硕老师的PDF,对LDA,TOT,AT模型<em>如何</em>使用gibbs sampling求参进行了细致推导,并依据求参结果给出伪代码。地址:http://blog.sciencenet.cn/blog-611051-582492.html参数alpha
python主题LDA建模和t-SNE可视化
使用潜在Dirichlet分配(LDA)和t-SNE中的可视化进行<em>主题</em>建模。   本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码,请参阅此回购。 我们将首先介绍<em>主题</em>建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个新闻组和推文。 什么是<em>主题</em>建模? <em><em>主题</em>模型</em>是一套算法/统计模型,可以揭示文档集中的隐藏<em>主题</em>。直观地看,因为一个文件是关于某个特定话题,人们所期望的某些词出现...
Python之LDA主题模型算法应用
在这篇文章中,我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而,这个模型的主要参考,Blei etal 2003可以在线免费获得,我认为将语料库(文档集)中的文档分配给基于单词矢量的潜在(隐藏)<em>主题</em>的主要思想是相当容易理解的而这个例子(来自lda)将有助于巩固我们对LDA模型的理解。那...
Python/gensim主题模型
每个py文件称之为模块,每个具有init.py文件的目录被称为包。只要模块或者包所在的目录在sys.path中,就可以使用import 模块或import 包来使用。 如果要使用的模块和当前文件在同一目录,只要import相应的文件名就可以。 如果使用的模块不在同一目录下,使用sys.path.append方法将模块所在目录加入到搜素目录中。然后进行import即可。这种方法是暂时的。 使用PYT
LDA主题模型原理解析与python实现
LDA(Latent dirichlet allocation)[1]是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯<em><em>主题</em>模型</em>,通过无监督的学习方法发现文本中隐含的<em>主题</em>信息,目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。隐性语义分析的实质是要利用文本中词项(term)的共现特征来发现文本的Topic结构,这种方法不需要任何关于文本的背景知识。文本的隐性语义表
主题模型TopicModel:通过gensim实现LDA
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46447561使用python gensim轻松实现lda模型。gensim简介Gensim是一个相当专业的<em><em>主题</em>模型</em>Python工具包。在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度,以此衡量评论的客观性。评论和商品描述的相似度越高,说明评论的用语比较官方,不带太多感情
主题模型TopicModel:主题模型可视化
http://blog.csdn.net/pipisorry Browse LDA Topic Models This package allows you to create a set of HTML files to browse a <em>topic</em> model.It creates a word cloud and time-graph per <em>topic</em>, and annotat
NLP︱LDA主题模型的应用难题
NLP︱LDA<em><em>主题</em>模型</em>的应用难题   将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的<em>主题</em>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
主题模型TopicModel:Unigram、LSA、PLSA模型
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42560693<em><em>主题</em>模型</em>历史Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年,Thomas Hofmann又在此基础上,提出了概率性潜在语义索引(Probabilistic Latent Semantic Indexing
【sklearn】利用sklearn训练LDA主题模型及调参详解
sklearn不仅提供了机器学习基本的预处理、特征提取选择、分类聚类等模型接口,还提供了很多常用语言模型的接口,LDA<em><em>主题</em>模型</em>就是其中之一。本文除了介绍LDA模型的基本参数、调用训练以外,还将提供两种LDA调参的可行策略,供大家参考讨论。考虑到篇幅,本文将略去LDA原理证明部分。
主题模型TopicModel:LDA编程实现
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45771045 LDA的python实现 LDA的c/c++实现
主题模型初学者指南[Python]
引言 近年来涌现出越来越多的非结构化数据,我们很难直接利用传统的分析方法从这些数据中获得信息。但是新技术的出现使得我们可以从这些轻易地解析非结构化数据,并提取出重要信息。 <em><em>主题</em>模型</em>是处理非结构化数据的一种常用方法,从名字中就可以看出,该模型的主要功能就是从文本数据中提取潜在的<em>主题</em>信息。<em><em>主题</em>模型</em>不同于其他的基于规则或字典的搜索方法,它是一种无监督学习的方法。 <em>主题</em>可以由语料库中的共
gensim做主题模型
作为python的一个库,gensim给了文本<em><em>主题</em>模型</em>足够的方便,像他自己的介绍一样,<em>topic</em> modelling for humans 具体的tutorial可以参看他的官方网页,当然是全英文的,http://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html 由于这个链接打开速度太慢太慢,我决定写个中文总结:(文章参考了52nlp的博客,参看h
python 安装 lda topic主题模型
python 安装 lda 出现错误 C:\Users\ch>pip install lda Collecting lda   Downloading lda-1.0.5.tar.gz (303kB)     37% |████████████                    | 112kB 195kB/s eta 0:00:01     40% |█████████████
主题模型(LDA)(一)--通俗理解与简单应用
这篇文章主要给一些不太喜欢数学的朋友们的,其中基本没有用什么数学公式。 目录 直观理解<em><em>主题</em>模型</em> LDA的通俗定义 LDA分类原理 LDA的精髓 <em><em>主题</em>模型</em>的简单应用-希拉里邮件门 1.直观理解<em><em>主题</em>模型</em> 听名字应该就知道他讲的是什么?假如有一篇文章text,通过里面的词,来<em>确定</em>他是什么类型的文章,如果文章中出现很多体育类的词,比如,篮球,足球之类的,那么<em><em>主题</em>模型</em>就会把它划分为体育类的文章。因为主
Exploring the Space of Topic Coherence Measures
Evaluation of Topic Modeling:Topic <em>coherence</em> we will go through the evaluation of Topic Modelling by introducing the concept of Topic <em>coherence</em>, as <em>topic</em> models give no guaranty on the interpretabil...
概念主题模型简记
概念<em><em>主题</em>模型</em>(PTM, probability<em>topic</em>al model)在自然语言处理(NLP,natural language processing)中有着重要的应用。主要包括以下几个模型:LSA(latentsemantic analysis)、 PLSA(probability latent semantic analysis)、LDA(latentdirichlet allocati
主题模型TopicModel:LDA中的数学模型
了解LDA需要明白如下数学原理: 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(文档-<em>主题</em>,<em>主题</em>-词语) 一个采样:Gibbs采样
基于主题模型的文本聚类分类
<em><em>主题</em>模型</em>(Topic Model)是我研究生阶段的研究方向之一,利用<em><em>主题</em>模型</em>和事先设定好的<em>主题</em>个数,可以训练出文档集合中不同<em>主题</em>所占的比例(<em>主题</em>比例)以及各个<em>主题</em>下关键词的出现的概率(<em>主题</em>分布),通过<em><em>主题</em>模型</em>获得的<em>主题</em>比例和<em>主题</em>分布可以应用到进一步的数据挖掘任务中,其中包括<em>主题</em>推断、文档聚类、特征提取、维度压缩等任务,本文主要是学习基于Spark的大规模文本的聚类和分类应用。 package ccu
使用gensim中的lda模型训练主题分布
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-8 import codecs from gensim import corpora from gensim.models import LdaModel from gensim.corpora import Dictionary fr=open('cl
Topic Modeling with Gensim (Python)
转自https://www.machinelearningplus.com/nlp/<em>topic</em>-modeling-gensim-python/ 1. Introduction One of the primary applications of natural language processing is to automatically extract what <em>topic</em>s people ...
NLP点滴——文本相似度,计算文本间的距离
前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到<em>如何</em>度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,<em>如何</em>对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性。而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析;另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关
如何计算两个文档的相似度
http://www.52nlp.cn/%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%A1%E7%AE%97%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%9A%84%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A6%E4%B8%80 前几天,我发布了一个和在线教育相关的网站:课程图谱,这个网站的目的通过对公开课的导航、推荐和点评等功能方便大家
python-LDA主题分析
利用python对文本进行LDA<em>主题</em>生成模型,里面有使用方法说明,可以自己设置参数等。
R语言实现LDA主题模型分析网购数据
   研究人员对各大电商平台海量用户的评价数据进行分析,得出智能门锁剁手攻略。 1 语义透镜 顾客满意度和关注点 我们对于评价数据进行LDA建模,就是从语料库中挖掘出不同<em>主题</em>并进行分析,换言之,LDA提供了一种较为方便地量化研究<em>主题</em>的机器学习方法。 我们使用最大似然估计进行<em>最优</em>化<em>主题</em>个数的选取。当<em>主题</em>个数定为20的时候,似然估计数最大,即留言板数据分为20个<em>主题</em>的可能性比较大。将模型生...
机器学习:主题模型:LSA
空间向量模型的缺点http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42560331 Term-Document矩阵 上图是一个Term-Document矩阵,X代表该单词出现在对应的文件里,星号表示该词出现在查询(Query)中,当用户输入查询”IDF in computer-based information look up” 时,用户是希望查找与信息
用深度学习方法做topic modeling
用autoencoder做<em>topic</em> modeling,效果可以比LDA好非常多
gensim中带监督味的作者-主题模型
<em>作者</em><em><em>主题</em>模型</em>的通俗解释 model_list = [] for i in range(5): model = AuthorTopicModel(corpus=corpus, num_<em>topic</em>s=10, id2word=dictionary.id2token, \ author2doc=author2doc, chunksize=2000, p...
主题模型-LDA
参考:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/41209515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<em><em>主题</em>模型</em>:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者。是一种无监督的贝叶斯模型是一种<em><em>主题</em>模型</em>,它可以将文档集中每篇文档的
主题模型
(一)概念 1.LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档<em>主题</em>生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、<em>主题</em>和文档三层结构;所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个<em>主题</em>,并从这个<em>主题</em>中以一定概率选择某个词语这样一个过程得到;文档到<em>主题</em>服从多项式分布,<em>主题</em>到词服从多项式分布; 2.LDA是一种非监督机器学习技术,可以用
基于循环神经网络的主题模型
摘  要:      原有的<em><em>主题</em>模型</em>是基于词袋模型的假设,很大程度上忽略单词的前后顺序或其<em>主题</em>连贯性。本文提出一个基于神经网络的话题生成模型,假定每个词的生成取决于句子中的历史单词,通过使用基于递归神经网络(RNN)的框架考虑句子中单词序列性,将句子的分布式表示作为神经网络模型的基本输入,通过将<em>topic</em> model与神经网络结合,利用周围单词的上下文关系来建模。实验结果表明,本文提出的LDA-L
gensim的主题模型LSI
将上问的输入文档归为两个<em>主题</em>from gensim import corpora,models,similarities dictionary=corpora.Dictionary.load('/tmp/deerwester.dict') corpus=corpora.MmCorpus('/tmp/deerwester.mm') print(corpus) tfidf=models.TfidfM
利用斯坦福主题模型工具(stanford TMT)做LDA
LDA模型是<em><em>主题</em>模型</em>(<em>topic</em> model)的一种
LDA的评价标准
最近半个月一直纠结与LDA中,拔也拔不出来,有很多的东西我自己是不太理解的,现在还是重新理一下思路,然后再重新来做吧。 对于评价聚类算法的好坏的评价指标: 第一是利用有分类标签的测试数据集,然后判断聚类的结果与真实的结果之间的差距。 第二是利用无分类标签的测试数据集,用训练出来的模型来跑测试数据集,然后计算在测试数据集上,所有的token似然值几何平均数的倒数,也即<em>perplexity</em>指标,这
BTM算法java实现 主题建模
A Biterm Topic Model for Short Texts提出了一个较为新颖的思路。试想我们人眼分辨短文本的过程,我们并不是孤立的看每个词是否出现,而是要关注,是否某些词一起出现了。这个特征更强,所以区别性也更高。A Biterm Topic Model for Short Texts提出的模型BTM类似如此。他用一个窗口在文档内滑动(如果文本太短,或许就只有窗口了),然后将窗口内的两个词作为一个共现词对,每个词对的生成过程是从全局的<em>主题</em>分布中取一个词,然后从<em>主题</em>-词分布取两个词。
主题模型TopicModel:LSA(隐性语义分析)模型和其实现的早期方法SVD
LSA and SVD LSA(隐性语义分析)的目的是要从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。我们知道,在文档的空间向量模型(VSM)中,文档被表示成由特征词出现概率组成的多维向量,这种方法的好处是可以将query和文档转化成同一空间下的向量计算相似度,可以对不同词项赋予不同的权重,在文本检索、分类、聚类问题中都得到了广泛应用,在基于贝叶斯算法及KNN算法的ne
NLP︱LDA主题模型的应用难题、使用心得及从多元统计角度剖析
将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的<em>主题</em>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
主题模型LDA及其在微博推荐&广告算法中的应用--第1期
因为原文偶尔会出现访问不了的情况,所以特拷贝于此。 原文链接:http://www.wbrecom.com/?p=136                                                               @吴宇WB         【前言】
主题模型TopicModel:LDA的缺陷和改进
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45307369 LDA的缺陷和改进 1. 短文本与LDA ICML论文有理论分析,文档太短确实不利于训练LDA,但平均长度是10这个数量级应该是可以的,如peacock基于query 训练模型。 有一些经验技巧加工数据,譬如把同一session 的查询拼接,同一个人的twitter
LDA主题模型的训练算法和预测算法
LDA训练算法: (1)随机初始化α和β(一般α取值为50/<em>主题</em>数,β取值为0.1); (2)以下步骤迭代直到收敛:    (2.1)对训练集中的每篇文档:        (2.1.1)利用当前的α和β值计算每篇文档的<em>主题</em>分布、每个词所属的<em>主题</em>分布(具体算法见下文);    (2.2)累积所有文档中,属于<em>主题</em>k(k=1…K)的词的个数,得到向量gammas;以及词i(i=1…V)属于
主题模型TopicModel:PLSA模型及PLSA的EM推导
基于概率统计的PLSA模型,并且用EM算法学习模型参数。PLSA的概率图模型如下 其中D代表文档,Z代表隐含类别或者<em>主题</em>,W为观察到的单词,表示单词出现在文档的概率,表示文档中出现<em>主题</em>下的单词的概率,给定<em>主题</em>出现单词的概率。并且每个<em>主题</em>在所有词项上服从Multinomial 分布,每个文档在所有<em>主题</em>上服从Multinomial 分布。整个文档的生成过程是这样的: (1) 以的概率选中文
数据挖掘之主题模型-LDA浅析
(一)LDA作用         传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,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单词很少甚至没有,但两个文档是相似的。         举个例子,有两个句子分别如下:                 “乔布斯离我们而去了。”                 “苹果价格会不会
Pseudo-document-based Topic Model(基于伪文档的主题模型)的理解以及源码解读
论文来源Zuo Y, Wu J, Zhang H, et al. Topic modeling of short texts: A pseudo-document view[C]//Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. ACM, 2016:
Topic Model 的复杂度计算(时间和空间)
<em><em>主题</em>模型</em>复杂度计算
LDA主题模型小结
简述LDA 什么是LDA<em><em>主题</em>模型</em> <em>主题</em>分布与词分布 两点分布 二项分布 多项式分布 参数估计 极大似然估计 贝叶斯估计 共轭先验分布 形式化LDA 简述LDALDA涉及的知识很多,对于<em>作者</em>这样的菜鸟来说想要弄清楚LDA要费一番功夫,想简单说清更是不易,写下此文,也是希望在行文的过程中,把握LDA主要脉络,理顺思路。也希望我理解的方式与顺序,能帮到一部分初学的朋友。如果有不对的地方,也欢迎作出指正。什
lda+word2vec 主题模型结合深度学习
最近硕士毕业小论文想写LDA结合深度学习的,论文看来看去,看的头大,也没什么好的创新点,杂七杂八小的创新带你想了一大堆,要么自己给否了,要么后来在看论文的时候发现写过了(那么LOW的点也能写),想写个差不多的’有价值意义的创新点,结果想来想去想着头大,就继续看论文。          言归正传,看了大几十篇外文文献了(外文的闻起来就厉害,实际上好的也没几个),结合点就一两个有价值的,推荐几篇有创
基于主题模型的聚类算法
基于<em><em>主题</em>模型</em>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<em>主题</em>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<em>主题</em>模
主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42649657<em><em>主题</em>模型</em>LDA简介隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation),是一种<em><em>主题</em>模型</em>,它可以将文档集中每篇文档的<em>主题</em>按照概率分布的形式给出。同时它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<em>主题</em>的数量k即可。此外LDA的
LDA主题模型代码 分词代码
LDA<em>主题</em>代码+读取文档代码+分词代码,都是JAVA实现的,运行流畅方便
主题模型相关的几个概念
一 基本概念     (1)概率密度函数、分布率与分布函数          例图:              概率密度函数(probability density function, PDF)f(x) 是连续型随机变量的概念,是指在某个<em>确定</em>的点(x)附近的可能性的函数           性质: ①    ; ②    ; ③   (2)分布率
主题模型简介视频----白锦
<em><em>主题</em>模型</em>简介视频
主题模型的应用)应用LDA抽取评论的主题特征
本文参考理论知识:http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616 1.<em><em>主题</em>模型</em>的概念   <em><em>主题</em>模型</em>是对文档中隐含的<em>主题</em>进行建模,考虑了上下文语义之间的关系。 一个<em>主题</em>就好像一个“桶”,它装了若干出现概率较高的词语。这些词语和这个<em>主题</em>有很强的相关性, 或者说,正是这些词语共同定义了这个<em>主题</em>。对于一段话来说,有些词语可以出自这...
如何确定LDA的topic个数
<em>如何</em>科学的<em>确定</em><em>topic</em>个数: 1.用<em>perplexity</em>-<em>topic</em> number曲线 2.计算<em>topic</em>之间的相似度 3.利用HDP
LDA主题模型学习心得
LDA<em><em>主题</em>模型</em>LDA 简介 LDA模型:Latent Dirichlet Allocation是Blei 等人于2003年提出的基于概率模型的<em><em>主题</em>模型</em>算法,它是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集或预料库中的潜在隐藏的<em>主题</em>信息。 LDA算法的核心思想:每篇文章由多个<em>主题</em>mix混合而成的,而每个<em>主题</em>可以由多个词的概率表征。该方法假设每个词是由背后的一个潜在隐藏的<em>主题</em>中抽取的。
Gensim用LDA模型计算文档相似度
用LDA模型计算文档相似度 Don’t know if this’ll help but, I managed to attain successful results on document matching and similarities when using the actual document as a query. dictionary = corpora.Dictionar...
主题模型分析
1文本去重 编辑距离去重是一种字符串之间的相似度计算方法。具体来说,给定两个字符串,将A转为B所需要的删除、插入、替换等步骤的数量叫做从A到B的编辑路径。而将最短的编辑路径称为编辑距离。 例如“还没正式使用,不知道怎样,但安装的材料费确实有点高,380”与“还没使用,不知道质量<em>如何</em>,但安装的材料费确实贵,380”的编辑距离是9。 首先,针对重复的评论进行去重操作,也就是删除重复的评论语句。
文章热词 em算法中的隐变量问题 机器学习 机器学习课程 机器学习教程 深度学习视频教程
相关热词 bootstrap4 如何确定多宽 c#中反射确定返回值 c++ 下棋 电脑如何最优策略 code主题c++主题 vs 区块链游戏价格最优 区块链互助价格最优
我们是很有底线的