维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法， 维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建
1. 简介 在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出
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2024-04-30 17:06:30
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前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。 主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。主题
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2024-02-22 15:41:03
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在优秀的词嵌入方法出现之前，潜在语义分析模型（LSA）和文档主题生成模型（LDA）都是解决自然语言问题的好方法。LSA模型和LDA模型有相同矩阵形式的词袋表示输入。不过，LSA模型专注于降维，而LDA模型专注于解决主题建模问题。 在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、
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2023-10-19 23:12:44
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# 使用 Gensim 实现 LDA 主题模型
主题模型是一种用于从大量文本数据中发现潜在主题的重要技术。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是最著名的主题建模算法之一。本文将介绍如何使用 Python 中的 Gensim 库来实现 LDA 主题模型，并通过示例代码进行说明。
## 1. 什么是 LDA？
LDA 是一种生成模型，用于发现文档集中主题的潜在结构。通
LDA：Latent Dirichlet Allocation 是一个很著名的文本模型，最初是在2003年被一群大牛提出的，包括David M.Blei 、Andrew Y.Ng等。和之前的pLSA文本模型相比，LDA算是贝叶斯观点的pLSA,所谓贝叶斯观点，就是什么都是不确定的，不像pLSA中的p(z|d)，虽然是个隐变量，但是还是确定的值，然而对于贝叶斯学派观点，其概率是不确定的，
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2024-05-14 06:22:29
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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（La
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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在文本挖掘中，有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息，而不依赖任何提前标注的信息。今天我要介绍的是一个叫做 LDA（Latent Dirichlet Allocation）的模型，它在过去十年里开启了一个领域叫主题模型。 从 LDA 提出后，不少学者都利用它来分析各式各样的文档数据，从新闻数据到医药文档，从考古文献到政府公文。一段时间内，LDA 成了分析文本信息的标准工具。从最原始的
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2024-05-13 11:02:43
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LDA是给文本建模的一种方法，属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N个主题组成的文章。通过对文本的建模，可以对文本进行主题分类，判断相似度等。LDA通过将文本映射到主题空间，即认为一篇文章有若干主题随机组成，从而获得文本间的关系。LDA模型有一个前提：bag of word。意思是认为文档就是一个词的集合，忽略任何语法或者出现顺序关系。生成一篇文档按照
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2024-08-02 16:43:34
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今天晚上看了lda算法的原理，深感自己知识的缺乏啊（Dirichlet分布、多项分布、图模型、Gibbs抽样）。这也让我深感惭愧，早就意识到自己数学知识的缺乏，但是一直没有补一下。 好吧，简单来总结一下现在对lda的理解（还有很多的地方不理解）。 1、用途： 判断两个文档的关联程度使用的方法是查看两个
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2024-05-09 16:29:53
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主题模型 LDA 入门（附 Python 代码）
一、主题模型在文本挖掘领域，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：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、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。 主题可以被定义为“语料库中
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2023-10-24 22:38:14
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LDA主题建模是一种常用的文本挖掘技术，用于从一系列文档中提取主题信息。本文将介绍如何使用Python中的LDA库进行中文主题建模，并提供代码示例。
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种基于概率图模型的无监督学习方法，通过将文本数据分解为主题和词汇的组合来理解文本的含义。LDA主题建模的基本思想是，每个文档都是由多个主题组成的，每个主题又由一组词汇构成。通过对文
原创
2023-08-21 09:15:29
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# LDA主题建模与Python中的主题数确定
主题建模（Topic Modeling）是一种自然语言处理技术，用于从大量文档中提取隐藏的主题。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是最常用的主题建模算法之一，它能够根据文档的单词分布自动识别主题。本文将探讨如何在Python中实现LDA主题建模，并讨论如何确定合适的主题数量。
## LDA主题建模的基本原理
LDA
gensim是python下一个极易上手的主题模型程序库(topic model)，网址在：http://radimrehurek.com/gensim/index.html 安装过程较为繁琐，参考http://radimrehurek.com/gensim/install.html 中的步骤。我本机用的python2.7，需安装setuptools或者pip，然后
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2024-05-21 21:26:36
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使用Python可以很容易地创建一个AI。首先，您需要了解Python的基本编程概念，这可以通过编写简单的程序，如计算器，来实现。其次，您需要学习如何使用Python的机器学习库，例如scikit-learn和TensorFlow，来构建AI模型。最后，您可以使用Python的数据可视化库，如matplotlib，来对AI模型的表现进行可视化分析。
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2023-07-18 10:18:50
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目录文本表示模型主题模型LSApLSALDA 文本表示模型文本表示模型可分为以下几种：基于one-hot, tf-idf, textrank等的bag-of-words；基于计数的，主题模型，如LSA, pLSA, LDA基于预测的，静态词嵌入，如Word2Vec, FastText, Glove基于大规模预训练的，动态词嵌入，如BERT, ELMo, GPT, T5本文讲解第二种“主题模型”。
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2024-03-26 14:59:42
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Reference Number of topicsPlexity OR maximum likelihood estimation使用R语言进行主题发要在数据集中确定主题的个数，需要事先设定主题个数的搜索范围；然后分别使用LDA计算主题模型在不同主题数目下的困惑度或者似然估计数值，最终能够使得模型困惑度最低或者似然估计值最大的主题数即为最佳的主题个数。一般为了降
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2023-12-19 23:48:35
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数据可视化——借助python自定义一个词云图生成网站整体代码由flsk+html组成。flask的相关用法大家可以参考欢迎来到Flask的世界。html的用法太多，这里就不赘述了。 主要是我们这学期学习了数据可视化的内容，词云图生成网站是这门课上的一个内容，我觉得还挺有意思的，所以写一篇总结分享一下。大家觉得有兴趣的话可以去看我们老师的书《图数据库的影视数据应用基础与示例》。该自定义生成网站主要
随着互联网的发展，文本分析越来越受到重视。由于文本格式的复杂性，人们往往很难直接利用文本进行分析。因此一些将文本数值化的方法就出现了。LDA就是其中一种很NB的方法。 LDA有着很完美的理论支撑，而且有着维度小等一系列优点。本文对LDA算法进行介绍，欢迎批评指正。 本文目录：1、Gamma函数2、Dirichlet分布3、LDA文本建模4、吉普斯抽样概率公式推导5、使用LDA
