转自:http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/8034308 http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616 LDA浅析 http://www.slideshare.net/aurora1625/topic-model-lda-and-all-that Topic model, LDA and all that LDA漫游指南 http://yuedu.baidu.com/eb…

最近想研究下Dynamic Topic Models(DTM),论文看了看,文科生的水平确实是看不懂,那就实验一下吧,正好Blei的主页上也提供了相应的C++工具, http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html,dtm这个代码放在google code中,下载需要fq. 下载了之后看了看,C++确实是不懂,但是在github上搜了一遭,也没找到完美的java版本,所以只能硬着头皮用C++了. 同时也去网上找找看看有没有人做过类似的工作,…

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和…

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思…

原文地址:http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asi.23134/abstract 黄色背景是我认为比较重要的,红色字体是我自己的话. 动态主题监测与跟踪:HDP.共词与共引分析方法的比较 Introduction 主题监测与跟踪在文献计量学.数据挖掘以及其他多个领域中都发挥重要作用.主题监测旨在从文档集合中识别重要主题,而主题跟踪旨在对一个已经识别到的主题演化过程进行跟踪.识别主题及其内在模式对于理解主题来说至关重要. 共引分析和共词分析是文献…

在之前的博客中已经详细介绍了如何用Gibbs做LDA抽样.(http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3711384.html) 这里,我们讨论一下实验结果: 结果文件包括: model-final.twords model-final.others model-final.phi model-final.tassign model-final.theta wordmap.txt ok,我们逐一看各个文件的含义: 1.wordmap.txt最简单,即训练文本的词频统计…

转载自wentingtu 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生:David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证: J. Chang and D. Blei. Relational Topic Models for Document Ne…

转载于: 转:基于LDA的Topic Model变形 最近有想用LDA理论的变形来解决问题,调研中.... 基于LDA的Topic Model变形 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生: David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证:…

重要的是通过实践更深入地了解贝叶斯思想,先浅浅地了解下LDA. From: http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616/ 传统方法的缺陷: 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. 在主题模型中,主题表示一个概念.一个方面,表现为一系列相关的单词,是这些单词的条件概率.形象来说,主题…

1.Blei的LDA代码(C):http://www.cs.princeton.edu/~blei/lda-c/index.html2.D.Bei的主页:http://www.cs.princeton.edu/~blei/publications.html3.Gibbs LDA++  by Xuan-Hieu Phan and Cam-Tu Nguyen(C++):http://gibbslda.sourceforge.net/4.用GibbsLDA做Topic Modeling (教程 by…