关键词：
参考技术A 前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。
主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。
1.文本分词
2.构建主题模型
注意：最好在linux下运行，我在windows下运行的时候，出现以下错误：
我在python3下即使加了if name ==\'main\'还是错误的，所以我换到了linux下。
使用来自 LDA 的主题建模信息作为特征，通过 SVM 执行文本分类
】使用来自LDA的主题建模信息作为特征，通过SVM执行文本分类【英文标题】：UsetopicmodelinginformationfromLDAasfeaturestoperformtextclassificationthroughSVM【发布时间】：2017-04-2117:19:31【问题描述】：我想使用主题建模信息作为输入到svm分类器... 查看详情
使用预先存在的主题进行主题建模
】使用预先存在的主题进行主题建模【英文标题】：Topicmodelingusingpre-existingtopics【发布时间】：2016-08-1318:52:17【问题描述】：我需要在R中使用LDA对一定数量的文档进行主题建模。对于每个M个主题，我有n个出现次数最多的词，我... 查看详情
lda主题模型学习相关的书籍介绍
关于LDA主题模型，一度是NLP领域一个非常火的模型，后来深度学习大放异彩，它的热度才慢慢降了下来。由于数学基础很差，一直没有理解LDA的整个核心。到目前为止，也只是理解了皮毛。记录一下关于LDA主题模型相关的学习资... 查看详情
协作主题建模的简单 Python 实现？
】协作主题建模的简单Python实现？【英文标题】：SimplePythonimplementationofcollaborativetopicmodeling?【发布时间】：2015-11-1920:32:06【问题描述】：我遇到了这两篇结合协同过滤（矩阵分解）和主题建模（LDA）的论文，根据用户感兴趣的... 查看详情
lda数学八卦笔记lda文本建模
gaussianlda:lda回想以及变分em
LatentDirichletAllocation(LDA)是一个主题模型，可以对文本进行建模。得到文档的主题分布。经常使用的模型參数预计方法有GibbsSampling和VariationalInference，网上有许多关于LDA的介绍，最为经典的比如Rickjin的《LDA数学八卦》。本文旨在... 查看详情
gaussianlda:lda回顾以及变分em
LatentDirichletAllocation(LDA)是一个主题模型，能够对文本进行建模，得到文档的主题分布。常用的模型参数估计方法有GibbsSampling和VariationalInference，网上有非常多关于LDA的介绍，最为经典的例如Rickjin的《LDA数学八卦》... 查看详情
lda通俗理解
...（一） http://blog.csdn.net/pirage/article/details/50239125LDA在主题建模中的应用，需要知道以下几点：文档集中的words不考虑顺序，符合BagOfWord词袋模型，假设总词汇数为V。每篇由n个word生成的document，每个word的生成都服从multinomial分... 查看详情
主题建模 - 将具有前 2 个主题的文档分配为类别标签 - sklearn 潜在狄利克雷分配
】主题建模-将具有前2个主题的文档分配为类别标签-sklearn潜在狄利克雷分配【英文标题】：Topicmodelling-Assignadocumentwithtop2topicsascategorylabel-sklearnLatentDirichletAllocation【发布时间】：2016-03-2912:45:46【问题描述】：我现在正在使用LDA（... 查看详情
机器学习--lda初始和应用(代码片段)
...规模文档集（documentcollection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bagofwords）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之... 查看详情
gaussianlda:lda回顾以及变分em
LatentDirichletAllocation(LDA)是一个主题模型，能够对文本进行建模，得到文档的主题分布。常用的模型参数估计方法有GibbsSampling和VariationalInference，网上有非常多关于LDA的介绍，最为经典的例如Rickjin的《LDA数学八卦》... 查看详情
spark机器学习：lda主题模型算法
1.LDA基础知识LDA（LatentDirichletAllocation）是一种主题模型。LDA一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。LDA是一个生成模型，可以用来生成一篇文档，生成时，首先根据一定的概率选择一个主题，然后在根据概率选... 查看详情
lda主题模型
lda主题模型最少需要多少数据
参考技术A1.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 查看详情
lda
...ation)潜在狄立克雷分配模型，它是将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出,是一种典型的概率生成性模型，能够发现语料库中潜在的主题信息，因此也称为LDA主题模型。它是一种无监督学习，可以应用于推荐系统之... 查看详情
r语言︱lda主题模型——最优主题...
R语言︱LDA主题模型——最优主题...:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51547298#comments 查看详情
用scikit-learn学习lda主题模型
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sparkMLlib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... 查看详情
主题建模评测：如何理解一个coherence value / c_v为0.4，是好是坏？ [关闭]
】主题建模评测：如何理解一个coherencevalue/c_v为0.4，是好是坏？[关闭]【英文标题】：Evaluationoftopicmodeling:Howtounderstandacoherencevalue/c_vof0.4,isitgoodorbad?[closed]【发布时间】：2019-07-1217:55:27【问题描述】：我需要知道0.4的连贯性分数是... 查看详情