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

一.pLSA模型 1.朴素贝叶斯的分析 (1)可以胜任许多文本分类问题.(2)无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析.(3)如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性.(4)可以通过增加"主题"的方式,一定程度的解决上述问题:一个词可能被映射到多个主题中(一词多义),多个词可能被映射到某个主题的概率很高(多词一义) 2.pLSA模型 基于概率统计的pLSA模型(probabilistic latentsemanti

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次

LSI(Latent semantic indexing, 潜语义索引)和LSA(Latent semantic analysis,潜语义分析)这两个名字其实是一回事.我们这里称为LSA. LSA源自问题:如何从搜索query中找到相关的文档?当我们试图通过比较词来找到相关的文本时,就很机械.存在一定的局限性.在搜索中,文档的相似性并不应该由两个文本包含的词直接决定,而是应该去比较隐藏在词之后的意义和概念.但传统向量空间模型使用精确的词匹配,即精确匹配用户输入的词与向量空间中存在的词.比如用户搜

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

  -----pLSA概率潜在语义分析.LDA潜在狄瑞雷克模型 一.pLSA(概率潜在语义分析) pLSA:    -------有过拟合问题,就是求D, Z, W pLSA由LSA发展过来,而早期LSA的实现主要是通过SVD分解.pLSA的模型图如下: 公式中的意义如下: 具体可以参考2010龙星计划:机器学习中对应的主题模型那一讲 *********************************************************************************

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45665779 主题模型LDA的应用 拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢:除了推断出这些主题,LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布.例如,X文章大概有60%在讨论“空间探索”,30%关于“电脑”,10%关于其他主题. 这些主题分布可以有多种用途:聚类: 主题是聚类中心,文章和多个类簇(主题)关联.聚类对整理和总结文章集合很有帮助.参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂

LDA常见的应用方向: 信息提取和搜索(语义分析):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(以及其他计算机视觉应用):生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说,可以胜任许多文本分类问题,但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析.如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性.LDA模型通过增加“主题”的方式,一定程度的解决上述问题: 一个词可能被映射到多个主题中,即,一词多义.多个词可能被映射到某个

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre

本文利用gensim进行LDA主题模型实验,第一部分是基于前文的wiki语料,第二部分是基于Sogou新闻语料. 1. 基于wiki语料的LDA实验 上一文得到了wiki纯文本已分词语料 wiki.zh.seg.utf.txt,去停止词后可进行LDA实验. import codecs from gensim.models import LdaModel from gensim.corpora import Dictionary train = [] stopwords = codecs.open

多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&&sectionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,

Latent Semantic Analysis (LSA) Tutorial 译:http://www.puffinwarellc.com/index.php/news-and-articles/articles/33.html WangBen 2011-09-16 beijing http://blog.csdn.net/yihucha166/article/details/6783212 潜语义分析LSA介绍 Latent Semantic Analysis (LSA), also kno

文本提取特征常用的模型有:1.Bag-of-words:最原始的特征集,一个单词/分词就是一个特征.往往一个数据集就会有上万个特征:有一些简单的指标可以帮助筛选掉一些对分类没帮助的词语,例如去停词,计算互信息熵等等,但不管怎么训练,特征维度都很大,每个特征的信息量太小:2.统计特征:包括Term frequency(TF) , Inverse document frequency(IDF), 以及合并起来的TF-IDF.这种语言模型主要是用词汇的统计特征来作为特征集,每个特征都能够说得出物理意义

(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: “乔布斯离我们而去了.” “苹果价格会不会降?” 可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词,但这两个句子是相似的,如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似,所以在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义,而语义挖掘的利器是主题模型,LDA就是其中一种比较有效的模

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

在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理,这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型.除了scikit-learn,  还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库,使用的原理基本类似,本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用. 1. scikit-learn LDA主题模型概述 在scikit-learn中,LDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocatio

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数