主题模型评价指标一览前言一、主题距离（Topic distance）引入与思考函数与原理Jaccard distanceKullback-Leibler divergenceHellinger distance注意事项个人经验二、pyldavis简介注意事项三、困惑度（perplexity）四、语义一致性（Coherence Score）概念及流程注意事项五、主观参考评价（Human Judge
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2023-11-12 22:59:45
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# 实现“python lda主题模型 参数”教程
## 整体流程
首先我们来看一下实现“python lda主题模型 参数”的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 1 | 导入数据集 |
| 2 | 文本预处理 |
| 3 | 构建
原创
2024-03-02 06:17:30
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什么是LDA主题模型？LDA资料下载链接：https://pan.baidu.com/s/13W3GWj43PoUMuzFiWgFiPA 提取码：1234 【LDA用途】：主题模型(也称话题模型)就是用来发现大量文档集合的主题的算法。借助这些算法我们可以对文档集合进行归类。适用于大规模数据场景。目前甚至可以做到分析流数据。需要指出的是，话题模型不仅仅限于对文档
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2024-01-22 08:16:46
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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
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2023-12-18 22:19:41
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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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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 |
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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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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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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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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Spark上实现LDA原理LDA主题模型算法Spark实现LDA的GraphX基础在Spark 1.3中，MLlib现在支持最成功的主题模型之一，隐含狄利克雷分布（LDA）。LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法，GraphX是实现它最自然的方式。有许多算法可以训练一个LDA模型。我们选择EM算法，因为它简单并且快速收敛。因为用EM训练LDA有一个潜在的图结构，在GraphX之上构
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2024-04-07 14:21:47
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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、
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2023-10-19 23:12:44
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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
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2024-01-16 11:27:25
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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，
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2024-01-25 22:35:29
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LDA 主题模型LDA的应用方向信息提取和搜索文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘基于内容的图像聚类、目标识别生物信息数据的应用基础函数LDA基本函数LDA涉及的问题共轭先验分布Dirichlet分布LDA模型：Gibbs采样算法学习参数共轭先验分布在贝叶斯概率理论中，如果后验概率p(θ|x)和后验概率p(θ)满足同样的分布律，那么，先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时先验分布叫做似然函数的共轭先
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2024-05-07 23:34:07
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最近在搞文本主题相关的东西，所以花了很多时间研究LDA主题模型。个人感觉这个模型应用广泛，但是数学原理相对复杂，涉及到的数学公式比较多。下面总结一下。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。相对于文本相似，文本相似主要是根据字符串的匹配程度进行判断的，
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2024-04-25 18:43:44
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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
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2024-01-02 11:48:18
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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
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2024-05-13 13:51:03
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