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非常的类似.但是两者其实还是有区别的. 聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类.比如通过数据样本之间…

在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中,我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解,面临着高维度计算量太大的问题.这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型:非负矩阵分解(NMF),它同样使用了矩阵分解,但是计算量和处理速度则比LSI快,它是怎么做到的呢? 1. 非负矩阵分解(NMF)概述 非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,以下简称NMF)是一种非常常用的矩阵分解方法,它可以适用于很多领域,比如图像特征识别,语音识别等,这里我们会主要关注于它在文本主…

主题模型(Topic Models)是一套试图在大量文档中发现潜在主题结构的机器学习模型,主题模型通过分析文本中的词来发现文档中的主题.主题之间的联系方式和主题的发展.通过主题模型可以使我们组织和总结无法人工标注的海量电子文档.较早的主题模型有混合语言模型(Mixture of Unigram),潜在语义索引(Lantent Semantic Index,LSI),概率潜在语义索引(Probabilistic Latent Semantic Indexing,PLSI).主题模型中文档是由主题组…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA).注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写的线性判别分析LDA原理总结.文本…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L…

实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一.简介: 1.传统的文本分类方法:[人工特征工程+浅层分类模型] (1)文本预处理: ①(中文) 文本分词 正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧: 基于统计的互信息/CRF方法: WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法 去停用词:维护一个停用词表 (2)特征提取 特征选择的基本思路是根据某个评价指标独立的对原始特征项(词项)进行评分排序,从中选择得分最高的…

作为Python的一个库,gensim给了文本主题模型足够的方便,像他自己的介绍一样,topic modelling for humans 具体的tutorial可以参看他的官方网页,当然是全英文的,http://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html 由于这个链接打开速度太慢太慢,我决定写个中文总结:(文章参考了52nlp的博客,参看http://www.52nlp.cn) 安装就不用说了,在ubuntu环境下,sudo easy_install gensi…

1.LDA概述 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)和 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation).本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位,常用来文本分类. LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块.在贝叶斯学派中有: 先验分布 + 数据(似然)…

https://www.jianshu.com/p/9fe0a7004560 一.简单介绍 LSA和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents),并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系:不同的是,LSA 将词和文档映射到潜在语义空间,从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”,提高了信息检索的精确度. 二.文本挖掘的两个方面应用 (1)分类: a.将词汇表中的字词按意思归类(比如将各种体育运动的名称都归成一类) b…