序工作中暂时不会用到LDA模型。不过空闲下来，学习学习，自娱自乐。LDA是generative model，这决定了这个模型的“世界观”。从LDA模型看来，文本是通过一种方式“产生”出来的。模型的理论，就是猜测文本产生的方式；模型的训练，就是给定产生方式后，通过样本，估计相关参数；模型的应用过程，就是确定了产生方式，并给定了模型参数，实际运行产生新的文本。Unigram模型最简单的一种模型。就是假
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2024-04-10 16:22:49
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上一节详细介绍了什么是LDA，详细讲解了他的原理，大家应该好好理解，如果不理解，这一节就别看了，你是看不懂的，这里我在简单的叙述LDA的算法思想：首先我们只拥有很多篇文本和一个词典，那么我们就可以在此基础上建立基于基于文本和词向量联合概率（也可以理解为基于文本和词向量的矩阵，大家暂且这样理解），我们只知道这么多了，虽然知道了联合概率密度了，但是还是无法计算，因为我们的隐分类或者主题不知道啊，在LS
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2024-04-25 10:56:40
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引言我们经常会听到LDA文本主题模型，经常用于文本分类。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。LDA全称隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)，
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2024-01-28 06:58:42
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朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是基于 贝叶斯原理 与 特征条件 独立假设的分类算法，对于给定的训练数据集，首先基于 特征条件 独立假设学习输入/输出的 联合概率分布 ，然后基于此模型，对给定的输入x，利用 贝叶斯定理 求出 后验概率最大 的输出y，朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常见的方法。 朴素贝叶斯(naive Bayes)算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失
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2024-07-08 10:17:38
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# 文本分析lda实现流程
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 文本预处理（分词、停用词去除等） |
| 3 | 构建词袋模型 |
| 4 | 使用LDA模型进行主题建模 |
| 5 | 可视化主题分布结果 |
## 操作步骤及代码注释
### 步骤1：准备文本数据
在这一步骤中，我们需要准备好需要进行主题建模
原创
2024-07-14 04:50:10
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原文分析法（Textual Analysis），是在用例说明与流程分析的基础上进行的业务领域分析，是一项在需求研讨会后整理和分析需求的工作。当我们完成了用例图的绘制，为每个用例编写出用例说明以后，原文分析的工作就可以开始了。要讲解原文分析，我们还是用一个实例更简单明了：
这是一个实际项目的用例说明。在进行原文分析的时候，我们首先要做的事情就是对用例说明中
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2024-05-08 21:35:17
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LDA文本分析使用R语言的过程是一项关键的文本挖掘技术，能够帮助我们从大量文本中发现潜在的主题信息。在本文中，我将详细记录该过程的各个环节，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。这将为有志于文本分析的研究者和实践者提供一份完整的执行方案。
### 环境准备
要执行LDA文本分析，首先需要配置合适的环境。以下是所需的软硬件要求：
- **硬件**：至少8GB内存，双
之前几篇文章讲到了文档主题模型，但是毕竟我的首要任务还是做分类任务，而涉及主题模型的原因主要是用于text representation，因为考虑到Topic Model能够明显将文档向量降低维度，当然TopicModel可以做比这更多的事情，但是对于分类任务，我觉得这一点就差不多了。 LDA之前已经说到过，是一个比较完善的文档主题模型，这次试用的是JGibbsLDA开源的LDA代码做L
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2024-05-08 20:33:20
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2008-11-16 20:21
发信人: pennyliang (pennyliang), Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。 rocchio算法，读作“Rockey-O”。 LDA，就是将原来向量空间的词
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2023-10-31 14:52:31
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“LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型，模型主要解决文档处理领域的问题，比如文章主题分类、文章检测、相似度分析、文本分段和文档检索等问题。LDA主题模型是一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题、文档三层结构，文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。它采用了词袋(Bag of Words)的方法，将每一篇文章视为一个词频向量，每一篇文档代表了一些主
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2023-07-31 21:53:21
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嘿嘿，这首歌为了“扣题”加上的?。为了能更方便的查看，检索，对文章进行了精心的整理。建议收藏，各取所需，当前没用也许以后就用到了呢！R资料+计划R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划BioinfoR|fastqcr QC数据处理 ：测序结果的数据质控及图标展示；Bioinfo|bedtools-操作VCF文件 VCF文
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2023-11-08 23:33:15
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提纲1 简介2 模型架构3 实验设计 3.1 损失函数 3.2 预训练任务 3.3 Efficient retriever fine-tuning4 实验结论5 分析 5.1 可解释性  
目录文本聚类一、LDA 主题模型1.1 加载数据集1.2 数据清洗、分词1.3 构建词典、语料向量化表示1.4 构建 LDA 模型1.5 模型的保存、加载以及预测1.6 小结 Update log 2021.07.08：主要上传停用词表，增加模型保存、加载与预测部分代码 2021.08.04：分享项目代码，https://github.com/dfsj66011/text_cluster文本聚类
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2024-03-27 16:23:28
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# 文本分类技术：LDA主题模型与Python实践
## 引言
随着互联网的迅猛发展，海量的文本数据产生并积累，如何从这些数据中提取有用的信息，成为了一个重要的问题。文本分类技术就是解决这个问题的一种方法，它可以帮助我们自动将文本数据归类，从而更好地理解和利用这些数据。
本文将介绍一种常用的文本分类方法——LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型，并通过Pyt
原创
2024-02-03 08:52:27
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个性化推荐引擎：采用一种高效的算法来估计贝叶斯模型中的参数 问题定义： LDA是一个三层次的贝叶斯模型，没一个item可以通过一组topic来表示，而每个topic又符合一定的概率分布。本文的LDA算法应用比较广泛，可应用于文本建模，文本分类和电影推荐，并且本文采用了一种高效的算法来估计贝叶斯模型中的参数。 方法: （1）LDA算法 首先是几个常见的术语：v=1，否则wv=0； 12.
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2023-08-24 20:08:18
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LDA用于文本的主题提取，关于它的理论知识看了很多，现在想在python环境下做一个实践。实践的数据集，英文的主要是希拉里的邮件数据集： 准备工作需要： 1、搭建python 环境 2、pip install gensim 3、安装nltk语言包 4、下载希拉里邮件数据集文件：HillaryEmails.csv 有币的同学可以在csdn里面找到。#coding=utf8
import numpy
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2024-09-10 12:15:50
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，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。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主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
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2023-07-02 13:41:12
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# LDA模型文本分类 Python实现
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型进行文本分类。LDA是一种常用的主题模型，可以用于从大量文本中发现隐藏的主题结构。通过对文本进行主题建模，我们可以更好地理解文本数据，并将其应用于分类、推荐系统等任务。
在实现LDA模型文本分类之前，我们首先需要对整个流程有
原创
2023-10-23 07:12:31
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# LDA文本分类在中文文本处理中的应用
## 前言
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，可以用于文本分类。随着深度学习的发展，LDA在中文自然语言处理任务中也得到了广泛的应用。本文将介绍LDA文本分类在中文文本处理中的应用，并给出相应的代码示例。
## LDA简介
LDA是一种基于概率图模型的无监督机器学习算法，用于从一系列文档中发现隐藏
原创
2024-02-17 06:16:25
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NLP实战01：从简单做起手把手教你一步步Python实现中文文本（新闻文本）分类 文章目录NLP实战01：从简单做起手把手教你一步步Python实现中文文本（新闻文本）分类1.前言2.数据集介绍3.预处理数据3.1 读取数据3.2 处理数据3.2.1 如何处理超多文字的新闻文本4.构建模型并训练数据 1.前言NLP自然语言处理一直是人工智能，数据科学的热门分类，博主在去年参加的某学会的主题也是自
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2023-08-17 17:15:47
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