计算LDA模型困惑度

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LDA主题模型评估方法--Perplexity

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LDA-math-LDA 文本建模

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用python计算lda语言模型的困惑度并作图

http://www.unjeep.com/q/844599282.htm

LDA主题模型评估方法Perplexity

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时间： 2024-09-29 16:23:07

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用python计算lda语言模型的困惑度并作图

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

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 # 输入:文章集合(分词处理后),K(类的个数) 输出:已经随机分派了一次的lda模型 begin 申请几个统计量: p 概率向量 维度

LSI和LDA模型初试验

从文本到向量 import csv # 出于试验目的,只读取前5条评论 with open('comments.csv', 'r', newline='') as f: comments_reader = csv.reader(f, dialect='excel') corpus = [comment[1] for comment in comments_reader][1:6] for i, comment in enumerate(corpus): print(i + 1, comment)

关于模型复杂度的一个想法

我们直观理解,如果在训练中,我们画出训练error和valid error,当发现overfiting了,在样本 足够的情况下overfiting是不是可以说明模型复杂度大于样本空间,这样我们是不是可以减少模型 的参数量,或者feature map,是不是可以给模型压缩做一个参考.同样,如果训练迭代很多,模型 训练error一直很大,是不是有一种可能就是模型复杂度不够.

【机器学习基础】VC维与模型复杂度、样本复杂度

引言 上一小节,我们引入了VC维的概念,用它来描述假设集合的表达能力.这一小节中,我们将从VC维的物理意义出发,进一步学习如何根据VC维传达的信息来选择模型和假设集合. VC维的物理意义 如果我们将假设集合的数量|H|比作假设集合的自由度,那么VC维就是假设集合在做二元分类的有效的自由度,即这个假设空间能够产生多少Dichotomies的能力(VC维说的是,到什么时候,假设集合还能shatter,还能产生最多的Dichotomies). VC维.真实错误率.训练错误率 在上一节中,我们讨论要做到

计算字符串的相似度

计算字符串的相似度 提出问题 许多程序会大量使用字符串.对于不同的字符串,我们希望能够有办法判断其相似程度.我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为: 1.修改一个字符(如把"a"替换为"b"). 2.增加一个字符(如把"abdd"变为"aebdd"). 3.删除一个字符(如把"travelling"变为"traveling"). 比如,对于"ab

[华为]计算字符串的相似度

链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/f549ee08ddd84b8485a4fa9aefaf4a38来源:牛客网 对于不同的字符串,我们希望能有办法判断相似程度,我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法如下: 1 修改一个字符,如把"a"替换为"b". 2 增加一个字符,如把"abdd"变为"aebdd". 3 删除一个字符,如把"tr

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编程之美3.3—计算字符串的相似度

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