LDA(Latent dirichlet allocation)[1]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
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2023-06-25 10:06:11
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主题模型理解
目录LDA主题模型几个重要分布模型Unigram modelMixture of unigrams modelPLSA模型LDA怎么确定LDA的topic个数？如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题？LDA这里简单的介绍一下LDA的另一种身份，概率主题模型隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA
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2024-03-14 18:44:40
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# 使用Python实现LDA主题模型分析
在数据科学和文本挖掘领域，Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是一种常用的主题模型，用于从文档中识别潜在的主题。这篇文章将指导一位刚入行的小白如何使用Python实现LDA，并将文档按照主题输出。我们将通过一个清晰的步骤流程、代码示例和图表来帮助理解。
## 流程步骤
以下表格详细描述了实现LDA主题模型分析的主要步
原创
2024-08-25 04:44:29
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1、用途： 判断两个文档的关联程度使用的方法是查看两个文档中出现相同的单词的个数，就如TF-IDF，这种方法未能够找到隐藏到文本后面的主题关联（或者语义关联），可能两个文档包含的相同的单词不多，但是他们表达的主题却是一样或者相似的。正如：“乔布斯离我们而去了。”和“苹果价格会不会降”一样。 到底什么是主题模型。一个主题，可以简单的认
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2024-05-11 11:02:26
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深度学习与自然语言处理第三次作业——LDA段落主题分布问题利用LDA模型解决段落主体分布问题 文章目录深度学习与自然语言处理第三次作业——LDA段落主题分布问题一、解题背景二、解题原理1、LDA描述2、LDA模型生成三、实验分析1、语料处理2、模型训练3、模型测试四、实验总结1、实验结果2、实验分析附录 一、解题背景从给定的语料库中均匀抽取200个段落（每个段落大于500个词）， 每个段落的标签就
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2024-03-31 07:53:02
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主题机制使得开发人员可以很轻松地对页面的设置实现更多的选择。它在处理主题的设置时提供了清晰的目录结构，提供了良好的扩展性。因此使用主题可以提高设计和维护网站的效率。主题是有关页面和控件的外观属性设置的集合，由一组元素组成，包括外观文件、级联样式表（CSS）、图像和其他资源。主题至少包含外观文件（.skin文件），主题是在网站或Web服务器上的特殊目录中定义的，一般把这个特殊目录称为专用目录，目录的
# 使用LDA和Python计算文档主题相似度的入门指南
## 介绍
在自然语言处理（NLP）中，主题模型是一种常用技术，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种流行的主题模型。本文将指导你如何使用Python实现LDA并计算文档主题的相似度。我们将通过明确的步骤和示例代码来展示整个流程。
## 流程概述
下面的表格展示了实现LDA和计算文档主题相似度的主要步
原创
2024-09-08 05:32:27
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1．语义知识在文本聚类中的应用
1.1.为什么要引入语义知识
1、聚类是一种无监督的学习方法；
 
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2024-07-29 16:10:52
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这篇文章主要是讲述如何通过LDA处理文本内容TXT，并计算其文档主题分布。 在了解本篇内容之前，推荐先阅读相关的基础知识
原创
2022-08-04 17:30:57
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（一）LDA作用
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：
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2024-01-16 11:27:39
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# 使用Python的LDA模型输出主题词的完整指南
在文本分析和自然语言处理（NLP）领域，主题建模是一个非常重要的任务，其中LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种广泛应用的主题模型。通过使用LDA模型，我们可以从一组文本（如文档或文章）中提取出潜在的主题信息。本文将详细介绍如何使用Python实现LDA模型，并输出主题词。除了理论探讨，我们将提供代码示例、可视
前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。 主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。主题
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2024-02-22 15:41:03
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# 使用Python实现LDA主题建模：从新手到入门
在数据挖掘和自然语言处理的领域，主题建模是一种重要的技术，而LDA（Latent Dirichlet Allocation）是其中最常用的算法之一。本文将帮助你理解如何在Python中实现LDA主题建模。整个流程将分为几个步骤，每个步骤都将详细说明所需的代码及其含义。
## 流程步骤
下面是实现LDA主题建模的一般流程：
| 步骤 |
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
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2023-10-24 22:38:14
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LDA全称为Latent Dirichlet Allocation，是现在文本分析中经常用到的也特别受欢迎的一种概率性主题模型。目前主要文本分类，同时在NLP领域也有十分重要的应用。LDA模型的常见用途LDA的作用就是根据每个文档的用词用句规律，找出文档背后隐藏的多个主题。简单来说，我们人类写文章都是根据主题来创作，而LDA就是根据已写好的文章来反推出主题。通过LDA可以摒弃其他信息，然后提取出重
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2023-05-23 15:14:57
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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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介绍性的讲解在此不多讲，本文主要讲主题模型LDA的原理。我们可以从生成模型思考一下，一篇文章由文档进而生成文字，是怎样的一个概率过程呢。在主题模型中，文档“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”。按照该思路，文档中词语出现的概率为： &
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2023-11-01 15:40:53
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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
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2024-01-18 14:03:12
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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
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2024-01-10 16:59:43
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一、LDA简介LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，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。所谓生成模
原创
2022-08-04 17:29:04
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