上个学期到现在陆陆续续研究了一下主题模型（topic model）这个东东。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（Latent Dirichl
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2023-06-02 16:28:26
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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、
前言 上文详细讲解了LDA主题模型，本篇将使用如下几种方式介绍，从整体上了解LDA模型的简单应用采用 lda 库，安装方式：pip install lda
采用 gensim 中的模块，安装方式：pip install gensim
采用 scikit-learn 中模块，安装方式：pip install scikit-learn
本篇代码可见：Github一、lda 库中的 LDA
lda A
LDA(Latent dirichlet allocation)是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。隐性语义分析的实质是要利用文本中词项(term)的共现特征来发现文本的Topic结构，这种方法不需要任何关于文本的背景知识。文本的隐性语义表示可以
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2023-08-07 16:17:42
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原理介绍请参考： LDA主题模型及python实现 用scikit-learn学习LDA主题模型实现LDA模型的库有：sklearn的LatentDirichletAllo
在上一篇博文中提到了LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型，翻译成中文就是——潜在狄利克雷分配模型。今天进一步对其作简要介绍。需要注意的是，LDA也是有名的Linear Discriminant Analysis（线性判别分析）的缩写。LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主
虽然现在深度学习几乎一统天下，但回顾一下经典还是很有意思的。LSA已经成为经典的经典，UCB的Thomas Hofmann(现在已经到了Google)提出的PLSA，普林斯顿的David Blei提出的LDA，其实在很多应用中还很有效的。在话题提取问题中，一类经典的模型就是话题模型。 总的来说，话题模型的目标是在大量的文档中自动发现隐含的主题结构信息。在本文中，我们将主要介绍以下几种常见
# Python LDA主题模型简介
在自然语言处理（NLP）领域，主题模型用于从文本数据中发现隐藏的主题结构。其中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种广泛应用的主题模型算法，用于根据文本数据推断出隐藏的主题分布。本文将简要介绍LDA主题模型的原理及其在Python中的实现。
## LDA主题模型原理
LDA主题模型基于以下两个假设：
1. 文档是由主题组
原创
2023-07-14 05:01:39
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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
[nlp] LDA主题模型1 what is LDA?2 LDA构建流程?2.1 LDA生成过程2.2 LDA整体流程2.2.1 字母定义2.2.2 学习过程References 1 what is LDA?LDA: Latent Dirichlet Allocatio, 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。生成模型：我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一
参考：关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），本文讲后者。是一种无监督的贝叶斯模型是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集
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
说明：这是一个机器学习、数据挖掘实战项目
Python实现基于LDA模型进行电商产品评论数据情感分析
前言 在21世纪人工智能大数据时代，网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品并购物，产生了海量的用户行为数据，
1.LDA主题模型简介主题模型的核心思想是——一篇文章中的每个词语都是经历以下两个步骤之后生成而来：一篇文章以一定概率选择了某个主题，然后并从这个主题中以一定概率选择某个词语。如下图所示：比如某一篇文档 d，它的主题分布如右方红色柱状图所示。这篇文档最有可能是一篇体育，新闻类型的文档。 :所以主题模型本质上想说一篇文章是如何诞生的：
1.首先选择好文章的主题 ，
2 .然后选择好符合主题的词语组合
一.主题模型 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。 举个例子，有两个句子分别如下：
1 关于主题模型使用LDA做推荐已经有一段时间了，LDA的推导过程反复看过很多遍，今天有点理顺的感觉，就先写一版。隐含狄利克雷分布简称LDA（latent dirichlet allocation），是主题模型(topic model)的一种，由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出。 主题模型属于聚类方法，是一种无监督的学习方法。与通常的tf-id
背景隐含狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型即从所给文档中挖掘潜在主题。LDA的出现是为了解决类似TFIDF只能从词频衡量文档相似度，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情形： 乔布斯、苹果。LDA通常用户语义挖掘，识别文档中潜在的主题信息。在主题模型中，主题表示一个概念、一个方面，表现为一系列相关的单词，是这些单词的条件概率
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
1.主题模型主要内容及其应用(1)主要内容(2)主要应用2.共轭先验分布3.Dirichlet分布(狄利克雷分布)4.LDA的介绍文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主题分布。它可以将文档集中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后，便可以根据主题分布进行主题聚类或文本分类。主
最近我们被要求撰写关于主题模型LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 介绍随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。为此，我们参考公司提交给证券交易委员会的年度报告，其中提供了公司财务业绩的全面摘要[1]，包括公司历史，组织结构，高管薪酬，股权，子公司和经审计的财务报表等信息，以及其他信息。相关视频：文本挖掘：主题模型（LD
