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主题模型
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主题模型,顾名思义,就是对文字中隐含主题的一种建模方法。“苹果”这个词的背后既包含是苹果公司这样一个主题,也包括了水果的主题。 在这里,我们先定义一下主题究竟是什么。主题就是一个概念、一个方面。它表现为一系列相关的词语。比如一个文章如果涉及到“百度”这个主题,那么“中文搜索”、“李彦宏”等词语就会以较高的频率出现,而如果涉及到“IBM”这个主题,那么“笔记本”等就会出现的很频繁。如果用数学来描述一下的话,主题就是词汇表上词语的条件概率分布 。与主题关系越密切的词语,它的条件概率越大,反之则越小。
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一、LDA整体理解
1、LDA基本介绍
2、图模型和生成过程示例
二、LDA基础
1、机器学习——贝叶斯参数估计方法
2、PLSA与LDA对比
3、LDA的数学基础
三、LDA参数推断
1、马氏链及其平稳分布
2、马尔科夫链蒙特卡洛采样( Markov Chain Monte Carlo,MCMC )
3、Gibbs采样
四、LDA算法实现过程及代码
LDA算法实现过程
五、LDA变种(相关改进方法)
1、有监督主题模型(Supervised LDA, SLDA)
2、最大间隔主题模型(Max-margin LDA)
六、LDA发展趋势
1、GaussianLDA (文字描述和代码讲解)
2、Multi-Modal Bayesian Embeddings
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参考链接
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概率图模型
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LDA
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