（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
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2024-06-21 19:46:36
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电子科技大学电子商务实验室Kai Yip，欢迎同行指正，也欢迎互相指导，学习。广告打完，进入正题。关于程序运行结果的分析请参照我的另一篇博客：Gibbslda有很多版本，我所用的版本为C++版（下载地址http://gibbslda.sourceforge.net/），平台是linux,博主试过windows上运行，有两个主要问题很烦～，一个是path，一个是vc平台太大。最后还是投入了ubunt
最近一直在训练LDA模型,将LDA模型封装在一个脚本中,可以直接在终端传入参数进行LDA的训练和预测. 需要在同目录下准备一个stopwords(停用词典)#conding=utf-8
import codecs
import os
import re
from os import mkdir
from os.path import exists, isdir, abspath, join
imp
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2024-09-16 16:00:25
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gensim中lda模型的使用1.首先是模型的训练1.1 数据格式在使用gensim训练LDA模型之前需要先训练一个词袋模型词袋模型的输入数据是分词后的词列表多个数据时就是列表套列表,如:[[想,买辆,汽车]]1.2 构建词典from gensim import corpora, models
dictionary = corpora.Dictionary(train)词典可以存储起来便于后续的使
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2024-04-07 20:05:09
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LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算，实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。1、蒙特卡洛方法蒙特
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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通常称为LSA，因为维基百科中提到：it is sometimes called latent semantic indexing (LSI).LSA的文档里面則以称为LSI为主. 所以百度上的(包括本文在內)LSA就是LSI，LSI就是LSA #################LSA和LSI(end)###################\##################LDA
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2024-06-25 17:24:21
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前言本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力，可以定义一个菲波那切数列，第 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 天再阅读一次，直到这个知识点收敛。如果读者发现文章中的错误或者有改进之处，欢迎
不少关于主题模型的东西，要说起主题模型，现在最火的当然是LDA, LDA全称是Latent Dirichlet Allocation(隐狄利克雷分布), 而不是Linear Discriminant Analysis, 相信大家很多都对lda的理解感到痛苦不
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2023-07-11 09:29:36
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预训练模型发展史1.传统的词向量传统的词向量是每个词用一个向量表示。传统的方法是用One-Hot向量表示，就是给每个词都给一个编号，One-Hot词向量是一个正交向量，每个词给一个编号，编号所对应的位置的值为1，其余为0，但这样表示会导致严重的数据稀疏、离散、正交等问题。词袋模型是每一个词对应一个位置，按照数量不断加一，好处是容易获取和计算，但是忽略了词序信息。上面方法表示的向量不能很好的对词进行
OpenCV 基础方法，Caffe，TensorFlow模型加载环境配置： 方法预览class QuickDemo
{
public:
QuickDemo();
void colorSpace(Mat* mat);// 色彩转换
void matCreate(Mat mat);// 创建Mat
void pixelTransformation(Mat mat);// 像素转换
void
这里只是说明模型的概率图，具体实现算法以后研究。文章综述参考Probabilistic topic models （DaviD m. Blei）LDA模型文献参考LDA数学八卦、parameter estimation for text analysis。 思路：类似聚类，认为有一个隐藏的主题作为词标签，对词可分类；此外认为文档中词可交换、文档可交换、主题个数固定且不改变。文档每个词的主题题标生
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2024-07-06 22:04:57
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之前的神经网络相关文章：Matlab-RBF神经网络拟合数据Matlab RBF神经网络及其实例4.深度学习(1) --神经网络编程入门本文介绍一下怎
原创
2022-04-08 11:20:42
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# 如何在Python中导入预训练BERT模型并自定义Token
## 1. 流程概述
在使用BERT模型进行自然语言处理任务时，首先需要从Hugging Face的`transformers`库中导入预训练的BERT模型，并对输入文本进行Token化。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|--------|---
原创
2024-10-13 04:38:09
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主题模型LDA的应用拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。这些主题分布可以有多种用途：聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的
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2024-03-18 11:09:45
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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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2024-04-17 19:56:18
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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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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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1）从狄利克雷分布α中抽样，生成文档d的主题分布θ2）从主题的多项式分布θ中抽样，生成文档d的第i个词的主题zi3）从狄利克雷分布β中抽样，生成主题zi对应的词语分布φi4）从词语的多项式分布φi中采样，最终生成词语wi 这个模型图的解释如下：1.：这个过程表示生成第n个词对应的topic。在生成第m篇文档的时候，先从topic骰子中抽了一个骰子，然后投掷这个骰子，得到文档中第n个词的t
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2024-07-29 18:12:30
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最近半个月一直纠结与LDA中，拔也拔不出来，有很多的东西我自己是不太理解的，现在还是重新理一下思路，然后再重新来做吧。 对于评价聚类算法的好坏的评价指标： 第一是利用有分类标签的测试数据集，然后判断聚类的结果与真实的结果之间的差距。 第二是利用无分类标签的测试数据集，用训练出来的模型来跑测试数据集，然后计算在测试数据集上，所有的token似然值几何平均数的倒数，也即perplexity指标，
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2024-03-26 12:36:57
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