文本主题模型--LDA

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 本文是LDA主题模型的第三篇,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EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L

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采样算法求解LDA的方法中,我们的α,ηα,η是已知的先验输入,我们的目标是得到各个zdn,wknzdn,wkn对应的整体z? ,w? z→,w→的概率分布,即文档主题的分布和

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.文本关注于隐含狄利克雷分布对应的LDA. 1. LDA贝叶斯模型 LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开"先验分布","数据(似然)"

(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.” “苹果价格会不会降?” 可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词,但这两个句子是相似的,如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似,所以在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义,而语义挖掘的利器是主题模型,LDA就是其中一种比较有效的模

主题建模的英文一种在大量文档中查找抽象艺术主题艺术的方法.有了它,就有可能发现隐藏或"潜在"主题的混合,这些主题因给定语料库中的文档而异.一种作为监督无的机器学习方法,主题模型不容易评估,因为没有标记的"基础事实"数据可供比较.然而,由于主题建模通常需要预先定义一些参数(首先是要发现的主题?的数量),因此模型评估对于找到给定数据的"最佳"参数集是至关重要的. 概率LDA主题模型的评估方法 使用未标记的数据时,模型评估很难.这里描述的指标都试图用理

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45307369 LDA limitations: what's next? Although LDA is a great algorithm for topic-modelling, it still has some limitations, mainly due to the fact that it's has become popular and available to the mass

词向量的表示主流的有两种方式,一种当然是耳熟能详的google的word2vec,还有一类就是GloVe.那么前面一类有三个开源的包,后面这一类我倒是看到得不多,恰好是在我关注了许久的一个包里面有,它就是text2vec啦.该包提供了一个强大API接口,能够很好地处理文本信息. 本包是由C++写的,流处理器可以让内存得到更好的利用,一些地方是用RcppParallel包进行并行化加乘,同时兼容各个系统的服务器.如果没有并行的地方,大家也可以自己用foreach包来自己加速. ----------

随着Web2.0技术的出现和发展,互联网上(包括门户网站.电子商务网站.社交网站.音/视频分享网站.论坛.博客.微博等)产生了海量的.由用户发表的对于诸如人物.事件.产品等目标实体的评论信息.例如,下面这两个短文本评论:(1)“比较了多个智能手机后选择了8150,性价比还可以.另外,就是考虑到它是3.7的屏幕,大小比较合适,否则携带很不方便.”(京东商城用户,2011.11.25):(2)“我以前在杭州做二手房地产,用温州炒房客的话说:全世界房价降了,杭州的房价永远不会降,因为他们有一道坚不可摧

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42649657 主题模型LDA简介 隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation),是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题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主题的数量k即可.此外LDA的另一个优点则是,对于每一个主题均可找出一些词语来描述它. LDA首先由Blei, David