原创
2021-08-04 10:27:07
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# PLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis）的Java实现
## 简介
PLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis）是一种用于文本挖掘和信息检索的概率模型。它通过将文档建模为隐含的语义主题的混合来捕捉文档之间的语义关系。在PLSA模型中，每个文档都可以由一组概率分布表示，其中每个概率分布代表一个语义主题
原创
2023-08-08 08:34:21
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D...
原创
2023-01-01 17:17:28
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Welcome To My Blog 上一篇文章介绍了文本建模之Unigram Model，但这个模型
原创
2023-01-18 10:22:34
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PLSA (概率潜语义分析) 是基于 双模式 和 共现 的数据分析方法延伸的经典的统计学方法。概率潜语义分析 应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。概率潜语义分析 与 标准潜语义分析 的不同是，标准潜在语义分析是以 共现表（就是共现的矩阵）的奇异值分解的形式表现的，而概率潜在语义分析却是基于派生自 LCM 的混合矩阵分解。考虑到word和doc共现形式，概率潜语义分析
plsa中的d variable，如果p(z|d)服从multinomial，那么d=theta
原创
2023-06-29 10:03:31
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python中的文本处理 David Mertz 博士总裁，Gnosis Software, Inc.与其它几种流行的脚本语言一样，Python 是一种用于浏览和处理文本数据的优秀工具。本文为 Python 的初学者概述了 Python 的文本处理工具。文章说明了规则表达式的一些常规概念，并提供了处理文本时，什么情况下应使用（或不使用）规则表达式的建议。什么是 Python？Python 是由 G
目录
LSA/LSI
PLSA
潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA)
伯努利分布（Bernoulli Distribution）
二项分布（Binomial Distribution）
多项分布（Multinomial Distribution）
贝塔分布（beta distribution）
狄利克雷分布（Dirichlet distributio
原创
2021-07-16 09:40:14
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PLSA最大化下面函数： 简化后，最大化下面函数： 。 —————————————————————————————————————————————————————————————————————————— 我们用期望最大值化算法（EM），求上述式子的最大值， 初始化： ， E步：计算 。 （固定。，
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2017-04-22 13:43:00
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在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。介绍我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构建了一个主题模型。在这篇文章中，我们将使用主题模型，探索多种策略以使用matplotlib 绘图有效地可视化结果 。相关视频：文本挖掘主题模型（LDA）及R语言实现我将使用 20 个新闻组数据集
1. pLSA中 是用MLE or MAP来做parameter estimation的，即把p(z|w) 看做a unknown fu
原创
2023-06-29 10:01:23
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自然语言处理之LDA
LDA由PLSA发展而来，PLSA由LSA发展而来，同样用于隐含语义分析，这里先给出两篇实现LSA和PLSA的文章链接。自然语言处理之LSA自然语言处理之PLSA我们知道，PLSA也定义了一个概率图模型，假设了数据的生成过程，但是不是一个完全的生成过程：没有给出先验。因此PLSA给出的是一个最大似然估计(ML)或者最大后验估计(MAP)。 LDA拓展了PLSA，定义
文章目录PLSAPLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis) 概率隐语义分析PLSA的缺点：LSALSA的算法：PLSA：共轭先验分布1 概念2、原理3、总结4、应用场景5、主要优点有：6、主要缺点有：参考 PLSAPLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis) 概率隐语义分析PLSA (概率潜语义分析) 是基
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2023-09-03 15:45:59
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LDA：Latent Dirichlet Allocation 是一个很著名的文本模型，最初是在2003年被一群大牛提出的，包括David M.Blei 、Andrew Y.Ng等。和之前的pLSA文本模型相比，LDA算是贝叶斯观点的pLSA,所谓贝叶斯观点，就是什么都是不确定的，不像pLSA中的p(z|d)，虽然是个隐变量，但是还是确定的值，然而对于贝叶斯学派观点，其概率是不确定的，
隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation)，首先由Blei, David M.、吴恩达和Jordan, Michael I于2003年提出，目前在文本挖掘领域包括文本主题识别、文本分类以及文本相似度计算方面都有应用。LDA就是在pLSA的基础上加层贝叶斯框架，即LDA就是pLSA的贝叶斯版本。 pLSA与LDA对比（文档生成方式） &n
最近一段时间学习了主题模型，主要是plsa和lda，本来打算也写一下plsa的，不过发现网上有一篇非常好的博文就直接转载了(还是懒。。)，然后就只写下lda吧。。lda的开源代码比较出名的一个是python的ariddell/lda，另一个是GibbsLDA++，这两个都大致浏览了一下。下面主要说下python版的。首先看下初始化部分的代码def _initialize(self, X):
传统机器学习–LDApLSA、共轭先验分布；LDA主题模型原理LDA应用场景LDA优缺点LDA 参数学习使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类一、pLSA、共轭先验分布；LDA主题模型原理LSA（Latent semantic analysis，隐性语义分析）、pLSA（Probabilistic latent semantic analysis，概率隐性语义分析）和
文本表示一、朴素贝叶斯1.1 朴素贝叶斯理论1.高斯模型2.多项式模型3.伯努利模型1.2 朴素贝叶斯实战——文本分类二、SVM模型2.1 SVM原理2.2 SVM实战——文本分类三、LDA主题模型3.1 PLSA、共轭先验分布3.1.1 PLSA(基于概率统计的隐性语义分析)3.1.1 共轭先验分布3.2 LDA3.2.1 LDA介绍3.2.2 LDA生成过程3.2.3 LDA整体流程3.3
EM算法有很多的应用，最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM、基于概率的PLSA模型等等。本文详细讲述EM算法的由来、EM算法的实现思路、EM算法解决PLSA和LDA的方法。概述EM是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM的意思是“Expectation Maximization”，与最大似然估计MLE的关系，EM是解决（不完全数据的）MLE问题的迭代算法 iterative algo
这里写自定义目录标题一、 pLSA、共轭先验分布；LDA主题模型原理基本原理1.1LSA1.2pLSA1.3共轭先验分布1.4LDA1.5LDA生成过程二、 LDA应用场景三、LDA优缺点四、LDA 参数学习1.scikit-learn LDA主题模型概述2.scikit-learn LDA主题模型主要参数和方法五、使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类 一、 pLS
