coursera上的公开课《https://www.coursera.org/course/textanalytics》系列,讲的很不错哦。

1、“term as topic”有非常多问题:

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2、Improved Idea: Topic = Word Distribution:

3、定义问题(Probabilistic Topic Mining and Analysis):

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4、解决这个问题之道(Generative Model for Probabilistic Topic Mining and Analysis):

– Model data generation with a prob. model:  P(Data |Model, λ) 

– Infer the most likely parameter values λ* given a particular data set:   λ* = argmaxλ p(Data| Model, λ) 

– Take λ* as the “knowledge” to be mined for the text mining problem 

– Adjust the design of the model to discover different knowledge

当中:λ=({ theta1, …, thetak }, { π11, …, π1k }, …, { πN1, …, πNk })

5、The Simplest Language Model(generative model): Unigram LM

通过独立的生成每个词进而产生文档,因此: 

• p(w1 w2 ... wn)=p(w1)p(w2)…p(wn) 

• 參数为: {p(wi)} ,且 p(w1)+…+p(wN)=1 (N is voc. size) 

• Text = sample drawn according to this word distribution,比如:

p(“today is Wed”) = p(“today”)p(“is”)p(“Wed”)  = 0.0002 *  0.001 * 0.000015

6、两种预计文本产生概率的办法:

•最大似然预计

“最好”意味着“样本数据的似然值达到最大”:

问题是,样本一般较小。

• 贝叶斯预计

“最好”意味着“和‘先验’一致,同一时候能非常好解释样本数据”,即Maximum a Posteriori (MAP) estimate。

问题是,怎样定义“先验”。

7、多个Unigram Language Model混合(以两个为例):

8、Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization (EM) Algorithm

样例:

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9、Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)

本质思想:

数学关系:

PLSA中的EM:

11、LDA

内容參考:

http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/45009759

http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/45010307

http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/45011027

http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/45024447

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