LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的实际应用。在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类、分类、信息抽取和情感分析等。 例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本（即组成新闻的词），推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了
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2023-11-06 12:59:17
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LDA模型是一个常用于主题建模的工具，能帮助我们从大量文本中识别出潜在主题。下面，我将详细记录使用Python实现LDA模型的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，你需要准备一个适合的Python开发环境。以下是前置依赖的清单。
### 前置依赖安装
我们需要安装以下依赖包：
- Python 3.x
- Gensim（用于
上个学期到现在陆陆续续研究了一下主题模型（topic model）这个东东。何谓“主题”呢？望文生义就知道是什么意思了，就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想。不过从统计模型的角度来说， 我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的，并认为一篇文章、一段话、一个句子是从一个概率模型中生成的。D. M. Blei在2003年（准确地说应该是2002年）提出的LDA（Latent Dirichl
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2023-06-02 16:28:26
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原作者：我想听相声 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 1）一个函数：gamma函数 2）四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布 3）一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架 4）两个模型：pLSA、LDA 5）一个采样：Gibbs采样共轭先验分布1.1似然函数统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数，表示模型参数中的似然性。计算上：给定输出x时，关于参数θ的似
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2024-05-13 10:41:58
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LDA是带有隐变量的生成模型，狄利克雷分布的参数和是生成模型的参数，所有文章的所有词w们是观测值X，每篇文章的主题分布和每个主题的词分布是隐变量。LDA贝叶斯网络的那张经典图的解释：每个主题的词分布，全局只采样一次，之后就固定住了；同理每篇文章的主题分布也只采样一次；生成一个词的时候，先根据主题分布采样得到该词的主题，再根据该主题的词分布采样得到该词；词分布和主题分布的先验分布（2个都是狄利克雷分
前言在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来。在自然语言处理领域， LDA是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），是一种处理文档的主题模型。本文只讨论线性判别分析，因此后面所有的LDA均指线性判别分析。LDA思想LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考
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2024-04-19 18:54:48
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这里写自定义目录标题一、 pLSA、共轭先验分布；LDA主题模型原理基本原理1.1LSA1.2pLSA1.3共轭先验分布1.4LDA1.5LDA生成过程二、 LDA应用场景三、LDA优缺点四、LDA 参数学习1.scikit-learn LDA主题模型概述2.scikit-learn LDA主题模型主要参数和方法五、使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类 一、 pLS
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2024-04-07 09:58:06
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[nlp] LDA主题模型1 what is LDA?2 LDA构建流程?2.1 LDA生成过程2.2 LDA整体流程2.2.1 字母定义2.2.2 学习过程References 1 what is LDA?LDA: Latent Dirichlet Allocatio, 文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。生成模型：我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一
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2024-03-15 13:37:30
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第一次尝试使用markdown 编辑器, 咔咔咔咔本篇博客记录之前做项目时使用自然语言处理方法LDA的一些方法，希望能够帮到大家。
文章目录1.LDA模型构造概述：2.提炼训练文本3.对文本通过停用词表后进行分词4.训练LDA模型5.对模型进行评价6.其他操作将停用词表打包为pkl格式通过LDA模型得到每条文本所属的类别
1.LDA模型构造概述：整体上来说分为以下几个步骤：提炼训练文本对文
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2024-03-19 13:01:07
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LDA的概要简述LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型是一种文档生成模型，也是一种非监督机器学习技术，基于贝叶斯模型的一种方法。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。在LDA的理论当中一篇文档的主题构造过程如下所示，首先是以一定的概率选择文档当中的某个词，然后再在这个词下以一定的概率选出某一个主题，这样就生成了这篇文档的第一个主题。不断重复这个
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2024-05-09 07:54:13
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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）”和"后验分布"三块。其中：先验分布 + 数据（似然）= 后验分布 先验分布为：100个好人和
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2024-05-14 14:35:28
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是由Blei等人在2003年提出来的。LDA是在pLSI的基础上增加了贝叶斯框架，是pLSI变成了贝叶斯主题模型的LDA。概率模型求参数，当然需要进行参数估计，LDA参数估计的方法有：变分贝叶斯推断（VB）；期望传播（EP）；Collapsed Gibbs Sampling；Collapsed Variational B
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2024-03-28 22:02:38
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前几天开始学习lda,走了不少弯路，对lda仍然是一头雾水。看了这篇文档以后总算明白lda是干啥的了 LDA（Latent Dirichlet Allocation）学习笔记最近在看LDA算法，经过了几天挣扎，总算大致了解了这个算法的整体框架和流程。示例LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类（所以是非监督学习），一种topic就是一类，要聚成的topic数目是事先指定的。聚类的结
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2024-06-14 10:34:05
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1.主题模型主要内容及其应用(1)主要内容(2)主要应用2.共轭先验分布3.Dirichlet分布(狄利克雷分布)4.LDA的介绍文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主题分布。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，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题分布后，便可以根据主题分布进行主题聚类或文本分类。主
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2024-05-13 09:33:59
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1. LDA主题模型想要完成什么任务我们设有20个主题，LDA主题模型的目标是为每一篇文章找到一个20维的向量，向量中的20个值代表着这篇文章属于某一个主题的概率大小。是一个类似于聚类的操作。2. 在LDA主题模型下，一篇文章是怎么生成的在LDA主题模型中，文章的生成有三个要素【词语，主题，文章】，词语和主题是多对多的关系，每个词语都可能代表着多个主题，每个主题下也有多个代表的词语；主题和
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2024-08-06 10:53:59
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本节主要介绍Gensim中从一个向量空间转换到另外一个向量空间的变换的概念，通过一个简单的语料加以说明，变换主要达到以下目的：（1）揭示语料的隐含结构，发现单词之间的联系，并用它们来更具语义地描述文档（2）使文档的描述更加紧凑，这种描述更加突出文档特征，同时更加高效。1、创建语料创建语料的方法和前两个部分的处理一样，即将原始文档进行分词，去除停止词、低频词和标点符号之后，得到每一个文档
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2024-06-07 11:06:52
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LDA是自然语言处理中非常常用的一个主题模型，全称是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation），简称LDA。作用是将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，然后通过分析分到同一主题下的文档抽取其实际的主题（模型运行结果就是一个索引编号，通过分析，将这种编号赋予实际的意义，通常的分析方法就是通过分析每个topic下最重要的term来进行总结归纳），根据主题分布进行
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2023-07-21 17:23:46
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LDA(latent dirichlet allocation)一种无指导的topic model，用于识别文档中包含的主题信息。按照图模型表示如下图：其中包含三个要素，每个要素及其对应的变量，对应于上图中的一个plate。
对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generative process）：
1. 对每一篇文档m，从主题分布中抽取一个主题参数/t
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2024-03-25 21:35:15
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目录什么是LDA主题模型背景知识贝叶斯理论gamma函数多个分布博鲁尼分布二项分布多项分布beta分布Dirichlet 分布开始了解LDAPython建模 什么是LDA主题模型首先说明一下什么是主题模型。这里的主题模型是把一份份不同的文本内容通过某种方式来找到这些文本对应的主题。打个比方：我有一堆新闻类文档，但我想将这对文档进行主题分类。到底是娱乐？军事？政治？等主题。这时候就使用到主题模型。
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2024-03-21 23:13:10
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1.1 配置ldap认证 官网地址：https://pypi.org/project/django-auth-ldap/1.3.0/ 1、django使用ldap认证需要安装下面两个模块（这里是在linux下测试的） 1.安装Python-LDAP（python_ldap-2.4.25-cp27-none-win_amd64.whl）pip install python_ldap-2
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2023-11-29 14:48:10
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