【论文实现】一篇Sigkdd的弹幕分析论文的python实现 【LDA 实践者】Author : Jasper YangSchool : Buptwarning : 此篇文章基于较为熟悉GibbsLDA++的源码的前提下阅读。另外，这篇文章是我的一个很不成熟的笔记，里面的很多东西和我实现的最终版本的TPTM（这篇论文的模型）已经大相径庭了，所以这篇文章就当成一篇简单的记录吧，我还是放在我的blog
## Python LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题分析
### 简介
在自然语言处理和文本挖掘领域，LDA 主题分析是一种用于发现文本主题和词语分布的统计模型。Python 提供了一些强大的库和工具，可以很方便地进行 LDA 主题分析，比如 `gensim` 库。在本文中，我将向你介绍如何使用 `gensim` 库实现 LDA 主题分析。
### 整体流程
原创
2023-07-21 00:09:24
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LDA 是什么LDA 演练
需要用到的包导入文档清洗文档
分词移除停用词词干提取创建 document-term matrix应用 LDA 模型检查结果LDA 原理完整代码LDA 是什么？隐含狄利克雷分布（以下简写为 LDA）是一种主题模型，它基于一组文档中的词频生成主题。对于在给定的文档集中准确合理地找到主题的混合，LDA 是一种非常有效的方法。LDA 演练这一部分，
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2023-11-22 11:02:07
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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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2023-06-15 09:48:55
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LDA简介LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题模型，包含词、主题和文档三层结构。LDA认为一篇文档由一些主题按照一定概率组成，一个主题又由一些词语按照一定概率组成。早期人们用词袋模型对一篇文章进行建模，把一篇文档表示为若干单词的计数。无论是中文还是英文，都由大量单词组成，这就造成词袋向量的维数巨大，少则几千多则上万，在使用分类模型进行训练时，非常容易造成训
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2023-10-31 01:06:17
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随着自然语言处理和机器学习的不断发展，主题模型（如LDA——Latent Dirichlet Allocation）在文本挖掘和信息检索中被广泛应用。对于“语料库新闻python lda”相关的问题，用户在使用Python的LDA库时，常会遇到各种问题。本文将围绕此问题展开分析与解决。
### 问题背景
在一个新闻推荐系统中，用户希望通过LDA模型来提取文章中的主题，以便为用户提供个性化的新闻
Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。python发历史Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 &
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2024-06-18 21:25:55
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python分布式事务方案（二）基于消息最终一致性上一章采用的是tcc方案，但是在进行批量操作时，比如说几百台主机一起分配策略时，会执行很长时间，这时体验比较差。 由于zabbix隐藏域后台，而这个慢主要是集中在调用zabbix接口，这里我们就基于消息最终一致性来进行优化 消息一致性方案是通过消息中间件保证上、下游应用数据操作的一致性。基本思路是将本地操作和发送消息放在一个事务中，保证本地操作和
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2024-07-04 06:26:23
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V模型,W模型,X模型,H模型一、V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别，并且清楚地描述了这些测试阶段和开
原创
2014-04-11 11:25:12
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这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
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2022-12-19 17:37:40
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推理的基本概念3.1.1 推理的定义3.1.2 推理方式及其分类 1.演绎推理：一般 → 个体三段论式（三段论法）2.归纳推理：个体 → 一般完全归纳推理（必然性推理）不完全归纳推理（非必然性推理） 3.默认推理（缺省推理）：知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。 1.确定性推理：推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假。 2.不确定性推理：推理
1 模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2 内容介绍模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)；综合：排序融合(Rank averaging)，log融合。stacking/blending: 构建多层模型，并利用预
V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型大体可以划分为以下几个不同的阶段步骤：需求分析、概要设计、详细设计、软件编码、单元测试、集成测试、系统测试、
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2017-10-19 15:24:16
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流动模型流动是默认的网页布局格式，默认情况下HTML元素都根据该模式来分布网页内容。 该他元素都在一行上
原创
2023-01-03 11:50:56
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1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是：分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回归：MAE，MS
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2020-10-11 20:25:00
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规则学习（独立而治之）决策树会给任务带来一组特定的偏差，而规则学习可通过直接识别规则而避免偏差。规则学习通常应用于以名义特征为主或全部是名义特征的问题，规则学习擅长识别偶发事件，即使偶发事件只是因为特征之间非常特殊的相互作用才发生的决策树必须从上至下的应用，而规则是单独存在的事实。根据相同数据建立的模型，规则学习的结果往往比决策树的结果更加简洁、直观、容易理解。规则学习算法数据的利用基于先到先得思
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2023-09-27 17:28:50
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一、RLHF微调三阶段 参考：https://huggingface.co/blog/rlhf 1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。 2）训练奖励模型 奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己
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2023-11-15 23:57:30
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概念模型就是在了解了用户的需求，用户的业务领域工作情况以后，经过分析和总结，提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概念的东西。
原创
2023-11-07 14:24:20
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目录1. DNN-HMM语音识别系统2. 深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3. 总结4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上，加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示： 2. 深度神经网络 首先来了解一些神经网络
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2024-04-06 20:27:17
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目录Transformer1. 前言2. Transformer详解3. 总结2.1 Transformer整体结构2.2 输入编码2.3 Self-Attention2.4 Multi-Head Attention2.5 位置编码2.6 残差结构2.7 解码器结构2.8 The Final Linear and Softmax Layer2.9 损失函数3. 总结4. 相关参考资料Transfo
