# 使用Java实现LDA模型示例
## 一、概述
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，它可以用于从文档集中发现主题。对于刚入行的小白而言，理解LDA的原理和实现步骤至关重要。本文将详细介绍如何使用Java实现LDA模型，并提供代码示例和注释。
## 二、实现流程
下面是实现LDA模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 04:24:11
55阅读
如下先从零开始理解lambda，1. 接触lambda表达式是从python,javascript这些弱类型语言开始的，当时也是一知半解。感觉是直接支持了数学样式的公式，比如 (x,y) -> x + y 是不是想到了数学中类似以下的表达方式? 然后仅限于此，知道有lambda表达式这个、基本会用也就拉到了。2. Java在JDK8中引入了lambda，然后直到
转载
2023-10-06 22:32:53
29阅读
# LDA模型及其Java实现
## 导论
主题模型是一种用来发现文本数据中隐藏主题的统计模型。其中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种常用的主题模型。本文将介绍LDA模型的原理，并给出其Java实现的示例代码。
## LDA模型原理
LDA模型是一种生成式模型，它假设每篇文档都是由多个主题构成的，并且每个主题又由多个词组成。模型的目标是通过给定文档
原创
2023-08-09 10:09:19
44阅读
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
转载
2024-07-29 18:12:30
51阅读
宏观理解LDA有两种含义线性判别器(Linear Discriminant Analysis)隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，简称LDA)本文讲解的是后者，它常常用于浅层语义分析，在文本语义分析中是一个很有用的模型。LDA模型是一种主题模型，它可以将文档集中的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)出来后，便可以根据
转载
2023-11-15 06:29:57
109阅读
LDA模型应用：一眼看穿希拉里的邮件我们拿到希拉里泄露的邮件，跑一把LDA，看看她平时都在聊什么。希望通过这样一个LDA模型将她所有的邮件进行分类，从而只需要从这些类中取出。利用gensim中包含的LDA模型。首先，导入我们需要的一些库 import numpy as np
import pandas as pd
import re 然后，把希婆的邮件读取进来。这里我们用pandas。不熟悉p
转载
2024-05-13 09:28:57
119阅读
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是由Blei等人在2003年提出来的。LDA是在pLSI的基础上增加了贝叶斯框架，是pLSI变成了贝叶斯主题模型的LDA。概率模型求参数，当然需要进行参数估计，LDA参数估计的方法有：变分贝叶斯推断（VB）；期望传播（EP）；Collapsed Gibbs Sampling；Collapsed Variational B
转载
2024-03-28 22:02:38
63阅读
# 使用Java实现LDA模型进行主题建模
主题建模是自然语言处理（NLP）中的一种技术，旨在从一组文档中发现潜在的主题。其中，Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种广受欢迎的生成模型，用于处理文本数据。本文将演示如何利用Java实现LDA模型，并以简单的代码示例进行说明。
## LDA模型简介
LDA是一种无监督学习的方法，它通过假设文档为多种主题的混合，进
几个问题：1、停用次应该去到什么程度？？2、比如我选了参数topicNumber=100，结果中，其中有80个topic，每个的前几个words很好地描述了一个topic。另外的20个topic的前几个words没有描述好。这样是否说明了topicNumber=100已经足够了？3、LDA考虑了多少文件之间的关系？4、参数 alpha,beta怎么取？？ alpha=K/50 ？？ b=0.1(0.01) ？？========================================看了几篇LDA的文档，实在写的太好了，我只能贴点代码，表示我做过lda了public class LdaM
转载
2013-04-13 23:04:00
237阅读
2评论
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
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
转载
2023-07-21 17:23:46
1348阅读
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
转载
2024-06-25 17:24:21
159阅读
LDA主题模型（算法详解） 一、LDA主题模型简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重
转载
2023-12-18 22:19:41
178阅读
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
转载
2017-04-16 19:32:22
179阅读
利用python sklearn 库实现LDA主题建模本文介绍了如何使用python中的sklearn机器学习库实现自然语言处理中的LDA主题建模。1.导入相关模块及数据本文所使用的数据来源于web of sci 上的论文摘要数据。import pandas as pd
import numpy as np
import mglearn
from sklearn.decomposition im
转载
2023-10-07 13:40:13
120阅读
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
转载
2023-10-16 02:50:07
122阅读
# LDA主题模型的实现与应用
## 引言
在大数据时代，文本数据的爆炸增长使得信息的处理与分析成为一种迫切需求。隐含狄利克雷分配（LDA，Latent Dirichlet Allocation）是一种经典的主题模型，用于从文档中发现潜在主题。这种模型通过分析文档中的词语分布，帮助我们识别出文档集合中的主题结构，并为进一步的文本挖掘提供基础。
## LDA模型简介
LDA模型假设每个文档是
1 所需工具库 2 python实现 python工具库： 2.1 初始化停止语料 2.2 读入语料数据 2.3 建立词典 2.4 LDA模型拟合推断 2.5 随机打印某10个文档的主题 ...
转载
2021-08-11 16:31:00
2423阅读
2评论
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
