【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
https://arxiv.org/pdf/1907.04907.pdf嵌入空间中的主题建模Github：https://github.com/adjidieng/ETM 主题模型通过分析文档来学习有意义的单词模式，现有的主题模型对于大型和重尾 heavy-tailed 词汇表的效果不佳。作者提出一种文档生成式模型 embedded topic model (ETM)，将传统主题模型与词
文章目录word2vecglove你知道几种词向量的方法？你认为为什么BERT能达到这么好的效果？注意力机制你了解多少，或者说你了解哪几种？Add & Norm模块的作用: LN BNattention和self-attention的区别Seq2seq Attentiontransformerelmobertgpt gpt-2CGANPCA降维 LDA协同过滤VGG16LSTM RNN
1.线性判别分析概述线性判别分析(LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher提出，亦称“Fisher判别分析”。LDA在模式识别领域中由非常广泛的应用。LDA的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类阳历的投影点尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别，LDA的思
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2024-05-16 04:57:32
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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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http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1LDA主题模型评估方法--Perplexityhttp://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%...
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2016-01-22 17:59:00
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# 理解代码生成模型困惑度的Python实现
在自然语言处理（NLP）和深度学习的应用中，困惑度（Perplexity）是一个重要的评价指标，通常用于评估语言模型的质量。本文将指导你如何在Python中实现代码生成模型的困惑度计算。以下是任务流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-08 04:30:48
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在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。1. 文本主题模型的问题特点 在数据分析中，我们经常会进行非监督学习的聚类算法，它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类。而主题模型也是非监督的算法，目的是得到文本按照主题的概率分布。从这个方面来说，主题模型和普通的聚类算法
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2024-09-23 12:33:40
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LDA是文本分析中最常用、最受欢迎的主题模型，全称是latent Dirichlet allocation。Latent是潜在变量的意思，它在主题模型中对应的是潜在主题，即文档的主题研究者观测不到。Dirichlet中文翻译为狄利克雷，是一种数学分布的名字(Dirichlet distribution)。LDA所要解决的问题就是根据每个文档的用词规律挖掘出一堆文档背后隐藏的多个主题。更甚的是，LD
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2024-03-21 10:07:48
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声学模型是对声学、语音学、环境的变量、说话人性别、 口音等的差异的知识表示，语言模型是对一组字序列构成的知识表示。语言模型表示某一字序列发生的概率，一般采用链式法则，把一个句子的概率拆解成器中的每个词的概率之积。设W是由w1, w2,...,wn组成的，则P（W）可以拆成(由条件概率公式和乘法公式)：P(W) = P(w1)P(w2/w1)P(w3/w1,w2)...P(wn/w1,w2,..wn
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2024-03-25 18:29:23
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这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 信息熵信息是我们一直在谈论的东西，但信息这个概念本身依然比较抽象。在百度百科中的定义：信息，泛指人类社会传播的一切内容，指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。但信息可不可以被量化，怎样量化？答案当然是有的，那就是“信息熵”。早在1948年，香农(Shannon)在他著名的《通信的数学原理》论文中指出：“信息是用来
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2024-07-08 23:10:37
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视学算法推荐 作者：时晴困惑度(Perplexity)在NLP中是个最流行的评估指标,它用于评估语言模型学的到底有多好.但是很多炼丹师可能至今对"困惑度"依然感到困惑,这篇就把这个讲清楚.假设我们要做个对话机器人,它功能很简单,就是你跟它说你冰箱有啥,它告诉你还需要买啥,能一起做出美味佳肴.例如"鸡肉,胡萝卜",它能够立马给出5~6种购物清单,这就类似用一个NLP模型,去预估
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2024-06-07 14:04:16
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语言模型： 计算一个句子的概率的模型，或者给定一个序列预测下一个词出现的概率。马尔科夫假设（Markov Assumption）： 一个词出现的概率仅依赖于它前面的一个或几个词。一元语言模型（unigram）： 即朴素贝叶斯假设。二元语言模型（bigram）： 考虑一个词对上一个词的依赖关系。三元语言模型（trigram）： 考虑一个词对前两个词的依赖关系。关于给句子加开始符与结束符的问题（？）：
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2024-05-14 11:47:47
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===========================================================================前几个星期听创新院的同事分享了LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型，便决定把它搞懂。LDA的数学模型还是比较好理解的，但LDA的计算过程涉及到一些比较复杂的统计估算技术，为了快速得到一个直观的理解，我先阅读了LDA的原
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2024-05-04 18:51:33
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本篇内容翻译自Speech and Language Processing. Daniel Jurafsky & James H. Martin.链接：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ 不愧是自然语言处理领域的圣经，读起来流畅自然，以后还是要多读经典。困惑度（Perplexity, PP）用来评估一个语言模型的好坏。 我们知道语言模型是用来计
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2023-12-13 06:28:31
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# Python中的困惑度（Perplexity）解析
随着自然语言处理（NLP）领域的迅猛发展，了解如何评估语言模型的性能显得尤为重要。困惑度（Perplexity）是一个常用的评估指标，它可以帮助我们了解模型对测试数据的预测能力。本文将深入探讨困惑度的概念、计算方法，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是困惑度？
困惑度是一个衡量语言模型对一系列句子的预测能力的指标。简单来说，
问题 对于具有类别标签的数据，应当如何设计目标函数使得降维的过程中不损失类别信息？在这种目标下，应当如何进行求解？ LDA 首先是为了分类服务的，因此只要找到一个投影方向
ω
，使得投影后的样本尽可能按照原始类别分开。我们不妨从一个简单的二分类问题出发，有C 1 、C2两个类别的样本，两类的均值分别为 我们希望投影之后两类之间的距离尽可能大，距离表示为
Paper：https://arxiv.org/pdf/1912.02164.pdfCode：https://github.com/uber-research/PPLM 本文讨论了一种受控文本生成的替代方法，称为即插即用语言模型（PPLM），该方法在Uber AI 的最新论文中得到介绍。PPLM允许用户将代表所需控制目标的一个或多个简单属性模型灵活地插入到大型无条件LM中。该方
Improving Reliability of Latent Dirichlet Allocation by Assessing Its Stability Using Clustering Techniques on Replicated Runshttps://arxiv.org/pdf/2003.04980.pdf实现地址：https://github.com/JonasRieger/ld
微软Azure Neural TTS（神经网络版文本转语音）新增五种声音模型，让我们再次体会到了“风格迁移”技术对AI语音模型多情感多风格的强大支持。此次更新的五个美式英语声音模型，包括青春甜美的Jane、低沉温和的Nancy、随性且精力充沛的Davis、响亮激昂的Jason和沙哑粗犷的Tony。在“风格迁移”技术的支持下，不仅拥有开心(cheerful)、伤心(sad)、生气(angry)、兴奋
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2024-04-29 12:59:34
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