LDA (Latent Dirichlet Allocation)是一种无监督的 贝叶斯模型，是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。 同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。 此外LDA的另一个优点则是，对于每一个主题均可找出一些词语来描述它。 是一种典型的 词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间间没有顺序以及先后的关系。 一篇文档可以包含多个主题，文 …

In natural language processing, latent Dirichlet allocation (LDA) is a Bayesian network (and, therefore, a generative statistical model) for modeling automatically extracted topics in textual corpora.

2024年5月23日 · LDA 是一种生成式概率模型，用于分析文档集合中的主题结构。 它假设每个文档由多个主题组成，每个主题又由多个词汇组成。 LDA 模型通过观察文档数据，推断出隐藏的主题分布和词汇分布。 （1） 主题（Topic）：在文本数据中，主题是指一组相关的词汇集合，代表了一种概念或者话题，例如 “体育”、“政治”、“科技” 等。 （2） 词汇分布（Word Distribution）：每个主题都有一个词汇分布，表示该主题下每个词汇的概率分布。 （3） 文档（Document）：文 …

LDA是通过假设每个文档由主题的一个多项分布表示，Top2Vec、BertTopic则是通过聚类的方式把不同的文档聚到不同的主题; 不同的主题如何表示？ 目前常用做法是用一组Keyword words来表示一个主题，不同的算法用不同的方式挖掘Keyword words; 主题模型的应用范围很广，如

2024年12月14日 · LDA，全称为Latent Dirichlet Allocation，是一种基于概率的统计模型，广泛应用于文本挖掘领域，用于发现文档集合中的隐藏主题结构。 LDA 的核心思想是假设每个文档都由多个主题混合而成，每个主题又由一组特定的词汇...

在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。 本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。 LDA由 Blei, David M.、Ng, Andrew Y. 、 Jordan 于2003年提出，用来推测文档的主题分布。 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后，便可以根据主题分布进行主题聚类或文本分类。 2. 先验知识. LDA …

2020年12月7日 · Next, we perform LDA on each question and each answer using the function below which performs the following steps: Perform NLP on the text body. Use CounterVectorizer to turn our text into a matrix of token counts i.e. count the number of instances of each token/word in our body of text. Find one topic and two words per topic in our body of text.

LDA是分析和提取大规模文本数据中潜在主题的有效工具，广泛应用于文本挖掘、情感分析等领域。文章从数据预处理、构建词典和语料库、训练LDA模型到可视化结果，详细讲解了每个步骤，并通过实际代码示例演示了如何在Python中实现这一过程。

2019年7月25日 · 相对于监督学习，无监督学习的方法就无需标注数据，常用的无监督关键词提取算法包括：TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型算法（LDA、LSA、LSI），现重点介绍LDA算法，其他算法后续再讲.

本文将介绍LDA（Latent Dirichlet Allocation）和NLP（自然语言处理）的基本概念，并探讨如何使用NLP文本分析引擎进行文本分析。 我们将深入了解LDA在主题建模中的应用，并探索现代NLP技术的最新发展，包括深度学习、预训练语言模型等。