https://arxiv.org/pdf/1907.04907.pdf嵌入空间中的主题建模Github：https://github.com/adjidieng/ETM 主题模型通过分析文档来学习有意义的单词模式，现有的主题模型对于大型和重尾 heavy-tailed 词汇表的效果不佳。作者提出一种文档生成式模型 embedded topic model (ETM)，将传统主题模型与词
LDA是文本分析中最常用、最受欢迎的主题模型，全称是latent Dirichlet allocation。Latent是潜在变量的意思，它在主题模型中对应的是潜在主题，即文档的主题研究者观测不到。Dirichlet中文翻译为狄利克雷，是一种数学分布的名字(Dirichlet distribution)。LDA所要解决的问题就是根据每个文档的用词规律挖掘出一堆文档背后隐藏的多个主题。更甚的是，LD
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2024-03-21 10:07:48
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在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。1. 文本主题模型的问题特点 在数据分析中，我们经常会进行非监督学习的聚类算法，它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类。而主题模型也是非监督的算法，目的是得到文本按照主题的概率分布。从这个方面来说，主题模型和普通的聚类算法
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2024-09-23 12:33:40
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# 如何实现“Python主题困惑度代码”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意帮助你学习如何实现“Python主题困惑度代码”。在本篇文章中，我将以清晰的步骤指导你完成这个任务。同时，我会提供每个步骤所需要的代码，并对这些代码进行注释，以帮助你理解其作用和意义。
## 流程图
以下是实现“Python主题困惑度代码”的整个流程图。你可以通过这个图表来了解整体的步骤和顺序。
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原创
2024-01-20 09:50:19
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LDA的概率解释LDA是一种文档主题生成模型，包括文档、主题、单词三层关系，LDA认为一篇文档中的每个单词应该给是这样生成的：首先以一定的概率选择了某个主题，之后再根据这个主题选择了某个单词。 上面这句话用概率来解释就是： 上面的式子中,D是某一篇文档，T是文档D对应的主题集合，W是根据T生成的单词。对于（1）式可能会有人困惑，为什么，我觉得可以这样理解：因为给定一篇文档的时候，我们并不知道这篇文
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2024-10-31 20:20:30
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本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。通过本文你可以了解到：文本挖掘的基本流程LDA主题模型算法K-means算法Spark平台下LDA主题模型实现Spark平台下基于LDA的K-means算法实现1.文本挖掘模块设计1.1文本挖掘流程文本分析是机器学习中的一个很宽泛的领域，并且在情感分析、聊天机器人、垃圾邮件检测、推荐系统以及自然语言
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2024-08-01 21:07:40
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文章目录word2vecglove你知道几种词向量的方法？你认为为什么BERT能达到这么好的效果？注意力机制你了解多少，或者说你了解哪几种？Add & Norm模块的作用: LN BNattention和self-attention的区别Seq2seq Attentiontransformerelmobertgpt gpt-2CGANPCA降维 LDA协同过滤VGG16LSTM RNN
【论文实现】一篇Sigkdd的弹幕分析论文的python实现 【LDA 实践者】Author : Jasper YangSchool : Buptwarning : 此篇文章基于较为熟悉GibbsLDA++的源码的前提下阅读。另外，这篇文章是我的一个很不成熟的笔记，里面的很多东西和我实现的最终版本的TPTM（这篇论文的模型）已经大相径庭了，所以这篇文章就当成一篇简单的记录吧，我还是放在我的blog
通往机器学习算法工程师的进阶之路是崎岖险阻的。《线性代数》《统计学习方法》《机器学习》《模式识别》《深度学习》，以及《颈椎病康复指南》，这些书籍将长久地伴随着你的工作生涯。 *编辑配图 除了拥有全面、有条理的知识储备，我认为，想成为一名优秀的算法工程师，更重要的是对算法模型有着发自心底的热忱，对研究工作有一种匠心精神。这种匠心精神，直白来讲，可以概括为：发现问题的眼
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2024-09-15 11:01:01
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1.线性判别分析概述线性判别分析(LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher提出，亦称“Fisher判别分析”。LDA在模式识别领域中由非常广泛的应用。LDA的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类阳历的投影点尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别，LDA的思
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2024-05-16 04:57:32
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主题模型能够自动将文本语料库编码为一组具有实质性意义的类别。这些类别称为主题。 主题模型分析的典型代表就是本篇文章将要介绍的隐含迪利克雷分布，也就是LDA。 假设我们有一个文档或者新闻的集合，我们想将他们分类为主题。 我们设置好主题数量后，运行LDA模型就会得到每个主题下边词语的分布概率，以及文档对应的主题概率。LDA可以实现这个需求，LDA采用几何学的方法，如何以最完美的方法将文章放入三角形呢？
http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1LDA主题模型评估方法--Perplexityhttp://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%...
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2016-01-22 17:59:00
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因为影像处理过程的需要，还是需要学习一些IDL语言，以便在ENVI中对图像进行批量的操作。这里就不定期的更新一些心得和小段吧。第一本书《遥感二次开发语言IDL》 徐永明编著，科学出版社，2014年6月第一版2018.07.08（1）IDL语言不区分大小写（2）IDL中分号“；”表示注释（3）“$”表示续行符（4）一行可以写多条IDL语句，使用“&”连接（5）IDL行文风格类似pascal（
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2024-04-18 16:33:57
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文本建模PLSA与LDA模型 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录文本建模PLSA与LDA模型 -- 潘登同学的Machine Learning笔记文本生成过程Unigram Modeln-gram modelPLSA模型(Probabilistic latent semantic analysis)LDA 模型为什么要选择这些分布Python实现文本预处理-分词LDA分析
# 理解代码生成模型困惑度的Python实现
在自然语言处理（NLP）和深度学习的应用中，困惑度（Perplexity）是一个重要的评价指标，通常用于评估语言模型的质量。本文将指导你如何在Python中实现代码生成模型的困惑度计算。以下是任务流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
原创
2024-10-08 04:30:48
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声学模型是对声学、语音学、环境的变量、说话人性别、 口音等的差异的知识表示，语言模型是对一组字序列构成的知识表示。语言模型表示某一字序列发生的概率，一般采用链式法则，把一个句子的概率拆解成器中的每个词的概率之积。设W是由w1, w2,...,wn组成的，则P（W）可以拆成(由条件概率公式和乘法公式)：P(W) = P(w1)P(w2/w1)P(w3/w1,w2)...P(wn/w1,w2,..wn
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2024-03-25 18:29:23
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异常处理在项目开发中，异常处理是不可或缺的。异常处理帮助人们debug，通过更加丰富的信息，让人们更容易找到bug的所在。异常处理还可以提高程序的容错性。我们之前在讲循环对象的时候，曾提到一个StopIteration的异常，该异常是在循环对象穷尽所有元素时的报错。我们以它为例，来说明基本的异常处理。一个包含异常的程序:re = iter(range(5))
for i in range(100
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2024-07-12 08:54:17
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这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 信息熵信息是我们一直在谈论的东西，但信息这个概念本身依然比较抽象。在百度百科中的定义：信息，泛指人类社会传播的一切内容，指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。但信息可不可以被量化，怎样量化？答案当然是有的，那就是“信息熵”。早在1948年，香农(Shannon)在他著名的《通信的数学原理》论文中指出：“信息是用来
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2024-07-08 23:10:37
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视学算法推荐 作者：时晴困惑度(Perplexity)在NLP中是个最流行的评估指标,它用于评估语言模型学的到底有多好.但是很多炼丹师可能至今对"困惑度"依然感到困惑,这篇就把这个讲清楚.假设我们要做个对话机器人,它功能很简单,就是你跟它说你冰箱有啥,它告诉你还需要买啥,能一起做出美味佳肴.例如"鸡肉,胡萝卜",它能够立马给出5~6种购物清单,这就类似用一个NLP模型,去预估
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2024-06-07 14:04:16
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语言模型： 计算一个句子的概率的模型，或者给定一个序列预测下一个词出现的概率。马尔科夫假设（Markov Assumption）： 一个词出现的概率仅依赖于它前面的一个或几个词。一元语言模型（unigram）： 即朴素贝叶斯假设。二元语言模型（bigram）： 考虑一个词对上一个词的依赖关系。三元语言模型（trigram）： 考虑一个词对前两个词的依赖关系。关于给句子加开始符与结束符的问题（？）：
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2024-05-14 11:47:47
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