MFC中一个完整的应用一般由四个类组成：CWinApp应用类，CFrameWnd窗口框架类，CDocument文档类，CView视类。在程序运行时CWinApp将创建一个CFrameWnd框架窗口实例，而框架窗口将创建文档模板，然后有文档模板创建文档实例和视实例，并将两者关联。一般来讲我们只需对文档和视进行操作，框架的各种行为已经被MFC安排好了而不需人为干预接下来看看如何在程序中得到各种对象的指
LDA是一种文档主题生成模型，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。LDA是一种典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的
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2024-05-08 23:17:06
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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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修改部分代码 python2 实现https://www.jianshu.com/p/e14111d9de51 何小嫚&刘峰原图.jpg 人物词云效果.jpg电影《芳华》在春节重映了一波，加上之前的热映，最终取得了 14 亿票房的好成绩。严歌苓的原著也因此被更多的人细细品读。用文本分析的一些技术肢解小说向来是自然语言处理领域的一大噱头，这次当然也不能放过，本
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2024-03-26 14:00:41
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一、LDA简介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
原创
2022-08-04 17:29:04
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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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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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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
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
1．语义知识在文本聚类中的应用
1.1.为什么要引入语义知识
1、聚类是一种无监督的学习方法；
 
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2024-07-29 16:10:52
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主题模型理解
目录LDA主题模型几个重要分布模型Unigram modelMixture of unigrams modelPLSA模型LDA怎么确定LDA的topic个数？如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题？LDA这里简单的介绍一下LDA的另一种身份，概率主题模型隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA
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2024-03-14 18:44:40
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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(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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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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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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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
LDA学习笔记资料来源LDA简介LDA的步骤Latent Dirichlet Allocation的名字来源数学模型联合分布后验分布LDA实现的python代码 资料来源本文的资料来源主要是Introduction to Probabilistic Topic Models、LDA数学八卦等资料，有兴趣的同学可以看相关资料。LDA简介LDA是一种概率主题模型，其目标是自动从文档集中发现主题。主题
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2024-05-23 08:03:40
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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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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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