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词频 LDA算法

2024-01-19 14:57 君语贤LDA算法词频

词频 LDA算法

Latent Dirichlet Allocation(潜在狄利克雷分配,简称LDA)是一种用于主题建模的概率图模型。它是一种无监督学习算法,用于从文档集合中发现潜在的主题结构。LDA 假设文档是由多个主题的混合生成的,而每个主题又是由多个词的概率分布组成的。

下面是 LDA 模型的基本思想:

1、文档生成过程:

  • 对于每个文档,从主题分布中抽取一个主题。

  • 从该主题的词分布中抽取一个词。

  • 重复上述步骤,生成文档中的所有词。

2、参数:

  • 主题数量 K:在 LDA 中,需要事先指定主题的数量。

  • 主题分布:每个文档都是由主题分布组成的,表示文档包含每个主题的概率。

  • 词分布:每个主题都是由词分布组成的,表示主题包含每个词的概率。

3、推断过程:

  • 给定文档集合,LDA 的目标是推断每个文档的主题分布和每个主题的词分布。

LDA 算法基于概率图模型,使用了狄利克雷分布作为先验分布。该算法通过迭代优化过程,尝试找到能够最好解释文档集合的主题-词分布和文档-主题分布。

LDA 在文本挖掘、信息检索、主题建模等领域得到了广泛应用。它可以用于发现文档集合中的主题结构,帮助理解大规模文本数据的内容。

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