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主题模型LDA

记录于5月,于11.6回顾学习 主题模型 主题模型(topic model)是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构(latent semantic structure)进行聚类(clustering) 隐含狄利克雷分布Latent Dirichlet Allocation, LDA)是常见的主题模型 LDA 2003年,David M.Blei、Andrew Ng和Jordan I. LDA得到了广泛使用 举例而言,在“狗”主题中,与该主题有关的字符,例如“狗”、“骨头”等词会频繁出现;在“猫”主题中,“猫”、“鱼”等词会频繁出现。 若主题模型在分析一篇文章后得到10%的“猫”主题和“90%”的狗主题,那意味着字符“狗”和“骨头”的出现频率大约是字符“猫”和“鱼”的9倍。 该案例使用主题分析LDA模型将文章分成不同的主题 载入数据 import pandas as pd df = pd.read_csv("datascience.csv", encoding='gbk')

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LDA主题模型

三、LDA 2.1 Unigram Model 假设我们的词典中一共有 V 个词,Unigram Model就是认为上帝按照下面游戏规则产生文本的。 PLSA Model 概率隐语义分析,是主题模型的一种。 2.4 LDA 对于 PLSA 模型,贝叶斯学派表示不同意,为什么上帝只有一个 doc-topic 骰子,为什么上帝只有固定 K 个topic-word骰子? 所以 LDA 游戏规则为: 添加描述 假设我们训练语料有 M 篇 doc,词典中有 V 个word,K个topic。对于第 m 篇文档有 Nm 个词。 LDA的概率图模型表示如图2.4所示。 图2.4 1.

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    通俗理解LDA主题模型

    OK,在杀到终极boss——LDA模型之前,再循序渐进理解基础模型:Unigram model、mixture of unigrams model,以及跟LDA最为接近的pLSA模型。 4.2 PLSA模型 啊哈,长征两万五,经过前面这么长的铺垫,终于快要接近LDA模型了! 因为跟LDA模型最为接近的便是下面要阐述的这个pLSA模型,理解了pLSA模型后,到LDA模型也就一步之遥——给pLSA加上贝叶斯框架,便是LDA。 4.3 LDA模型 事实上,理解了pLSA模型,也就差不多快理解了LDA模型,因为LDA就是在pLSA的基础上加层贝叶斯框架,即LDA就是pLSA的贝叶斯版本(正因为LDA被贝叶斯化了,所以才需要考虑历史先验知识 4.3.3 pLSA跟LDA的概率图对比 接下来,对比下LDA跟pLSA的概率模型模型,左图是pLSA,右图是LDA(右图不太规范,z跟w都得是小写, 其中,阴影圆圈表示可观测的变量,非阴影圆圈表示隐变量

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    文本主题模型LDA(一) LDA基础

    文本主题模型LDA(一) LDA基础     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 LDA贝叶斯模型     LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块。在朴素贝叶斯算法原理小结中我们也已经讲到了这套贝叶斯理论。 LDA主题模型     前面做了这么多的铺垫,我们终于可以开始LDA主题模型了。     我们的问题是这样的,我们有$M$篇文档,对应第d个文档中有有$N_d$个词。即输入为如下图: ?      我们的目标是找到每一篇文档的主题分布和每一个主题中词的分布。在LDA模型中,我们需要先假定一个主题数目$K$,这样所有的分布就都基于$K$个主题展开。那么具体LDA模型是怎么样的呢? 现在的问题是,基于这个LDA模型如何求解我们想要的每一篇文档的主题分布和每一个主题中词的分布呢?

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    NLP系列(二)LDA主题模型

    LDA模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型,在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。 1 LDA 简介 首先,我们来感受下LDA是什么, ? 什么是LDA模型? 看来,不同人在不同场景下对LDA的认识,那我们看下百科的解释: LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构 所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。 看到这里我们只需要先记住:LDA的目的就是要识别主题,即把文档—词汇矩阵变成文档—主题矩阵(分布)和主题—词汇矩阵(分布) 2 LDA模型构建过程 2.1 LDA生成流程 对于语料库中的每篇文档,LDA 4 参考资料 LDALDA文档主题生成模型)_百度百科

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    sklearn实现lda主题模型LatentDirichletAllocation

    sklearn实现lda主题模型LatentDirichletAllocation 1. 数据集 2. 数据读取 3. 停用词,分词 4. 对文章转换为词频向量 5. lda模型 6. 预测 本文通过LDA算法挖掘新闻文章的主题 源码位置 https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/lda 代码大体流程 if /lda_model.pk" docres = lda_fit_transform(model_file, cnt_data_list) lda模型,这里判断了模型是否存在,如果存在,则调用 lda.transform 如果不存在,则进行fit_transform方法 # lda模型 def lda_fit_transform(in_model, model_in_data): if os.path.exists # LDA主题模型 lda = LatentDirichletAllocation(n_components=2, # 主题个数

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    LDA文档主题生成模型入门

    一、LDA简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。 所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。 LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。 但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,这简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。 CALCUTTA 1996-08-25 (二)训练模型 设置20个主题,500次迭代 model = lda.LDA(n_topics=20, n_iter=500, random_state=1) model.fit

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    Python之LDA主题模型算法应用

    然而,这个模型的主要参考,Blei etal 2003可以在线免费获得,我认为将语料库(文档集)中的文档分配给基于单词矢量的潜在(隐藏)主题的主要思想是相当容易理解的而这个例子(来自lda)将有助于巩固我们对 LDA模型的理解。 选择模型 接下来,我们初始化并拟合LDA模型。要做到这一点,我们必须选择主题的数量(其他方法也可以尝试查找主题的数量,但对于LDA,我们必须假设一个数字)。 主题字 从拟合模型中我们可以看到主题词概率: 从输出的大小我们可以看出,对于20个主题中的每一个,我们在词汇表中分配了4258个单词。对于每个主题,应该对单词的概率进行标准化。 文档主题 我们从模型中获得的其他信息是文档主题概率: doc_topic = model .doc_topic_ 查看输出的大小,我们可以看到395个文档中的每个文档都有20个主题的分布。

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    【原创精品】主题模型 - LDA学习笔记(一)

    LDA是什么? ‍‍主题模型(Topic Model) 2003年由 Blei, Ng 和 Jordan提出的一种主题模型,可以用来分析文章的主题分布。 概率生成模型(Probabilistic Generative Model) LDA模型认为一篇文章有若干个主题。 如下图所示:每一个词wi来自不同的主题zi,来自不同主题的概率不同;在每个主题zi下生成每个词的概率不同。所以一个词为wi的概率为:‍‍ LDA 的目的就是为了找出每篇文章的主题概率分布。 二、简化模型(掷骰子) LDA 认为一篇文章由若干主题构成,每一个词都属于某一主题。 可以用抛骰子类比写文章的过程,存在两类不同骰子: doc-topic 骰子:某篇文章对应不同主题的概率分布。 LDA模型本身简单明了,可以通过 “选骰子 — 抛骰子” 通俗理解。

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    LDA主题模型 | 原理详解与代码实战

    很久之前的LDA笔记整理,包括算法原理介绍以及简单demo实践,主要参考自July老师的<通俗理解LDA主题模型>。 在本小节中会介绍LDA中所需要的数学应用,对后面进一步理解LDA模型打好基础。 3.4、 LDA模型 从pLSA模型的分析中可以看出,pLSA模型的样本随机,参数虽未知但固定,属于「频率派思想」。 而在LDA模型中,样本固定,参数未知但不固定,是个随机变量,服从一定的分布,所以LDA模型属于「贝叶斯派」。 通常,在 LDA 模型训练的过程中,我们是取 Gibbs Sampling 收敛之后的 n 个迭代的结果进行平均来做参数估计,这样模型质量更高. 4.LDA主题模型实战 上面讲了那么多的LDA原理,尽量理解

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    在PYTHON中进行主题模型LDA分析

    然而,由于主题建模通常需要预先定义一些参数(首先是要发现的主题ķ的数量),因此模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。 概率LDA主题模型的评估方法 使用未标记的数据时,模型评估很难。 计算和评估主题模型 主题建模的主要功能位于tmtoolkit.lda_utils。 由于我们有26个不同的值ks,我们将创建和比较26个主题模型。请注意,还我们alpha为每个模型定义了一个参数1/k(有关LDA中的α和测试超参数的讨论,请参见下文)。 (1)主题模型,alpha = 0.1,beta = 1 /(10k) ? (2)主题模型,alpha = 0.1,beta = 0.01 ? (3)主题模型,alpha = 1 / k,beta = 1 /(10k) LDA超参数α,β和主题数量都相互关联,相互作用非常复杂。

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    用scikit-learn学习LDA主题模型

    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.LatentDirichletAllocation 如果没有先验知识,则主要关注与主题数$K$。可以说,主题数$K$是LDA主题模型最重要的超参数。 3. scikit-learn LDA中文主题模型实例     下面我们给一个LDA中文主题模型的简单实例,从分词一直到LDA主题模型

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    NLP系列笔记:通俗理解LDA主题模型

    又一次碰到了主题模型,当时貌似只记得沈博讲了一个汪峰写歌词的例子,依然没有理解LDA到底是怎样一个东西(但理解了LDA之后,再看沈博主题模型的PPT会很赞)。 因为跟LDA模型最为接近的便是下面要阐述的这个pLSA模型,理解了pLSA模型后,到LDA模型也就一步之遥——给pLSA加上贝叶斯框架,便是LDA。 4.3 LDA模型 事实上,理解了pLSA模型,也就差不多快理解了LDA模型,因为LDA就是在pLSA的基础上加层贝叶斯框架,即LDA就是pLSA的贝叶斯版本(正因为LDA被贝叶斯化了,所以才需要考虑历史先验知识 4.3.1 pLSA跟LDA的对比:生成文档与参数估计 在pLSA模型中,我们按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型: 按照概率选择一篇文档 选定文档后,确定文章的主题分布 从主题分布中按照概率选择一个隐含的主题类别 LDA的PPT:http://pan.baidu.com/s/1jGghtQm; 主题模型之pLSA:http://blog.jqian.net/post/plsa.html; 主题模型LDA:http

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    R语言︱LDA主题模型——最优主题数选取(topicmodels)+LDAvis可视化(lda+LDAvis)

    https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51547298 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 主题模型的概念,网络上的博客很多都有介绍,算是比较成型的一个方法,笔者推荐以下博客: 1、主题模型-LDA浅析 2、LDA-math-LDA 文本建模 3、主题模型 ————————————————— 参考:R之文档主题模型 ————————————————————————————————————————————————— R语言第三包:LDA主题模型又有了一个新包:text2vec包 LDA 主题模型是基于lda包开发的(Jonathan Chang),在下次发布的时候该主题模型的引擎就会嵌入到lda包之中,目前text2vec开发模型要比lda快2倍,比topicmodels包快10倍。 参考:R之文档主题模型 ———————————————————————————————————————— 延伸一:论文解读:LDA+RNN,主题模型的深度学习化 论文:TopicRNN: Combine

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    文本主题模型LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法

    文本主题模型LDA(一) LDA基础     文本主题模型LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法     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LDA(一) LDA Gibbs采样算法求解LDA的思路     首先,回顾LDA模型图如下: ?      下面我们再来看看当新文档出现时,如何统计该文档的主题。此时我们的模型已定,也就是LDA的各个主题的词分布$\beta_k$已经确定,我们需要得到的是该文档的主题分布。 4) 统计文档中各个词的主题,得到该文档主题分布。 4. LDA Gibbs采样算法小结         使用Gibbs采样算法训练LDA模型,我们需要先确定三个超参数K,α⃗ ,η。 后面我们会介绍用变分推断EM算法来求解LDA主题模型,这个方法是scikit-learn和spark MLlib都使用的LDA求解方法。 (欢迎转载,转载请注明出处。

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    技术干货 | 一文详解LDA主题模型

    本篇博文将详细讲解LDA主题模型,从最底层数学推导的角度来详细讲解,只想了解LDA的读者,可以只看第一小节简介即可。 PLSA和LDA非常相似,PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型,本篇也会有的放矢的讲解此模型。 本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA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. 但是,在LDA中,主题分布和词分布是不确定的,LDA的作者们采用的是贝叶斯派的思想,认为它们应该服从一个分布,主题分布和词分布都是多项式分布,因为多项式分布和狄利克雷分布是共轭结构,在LDA主题分布和词分布使用了 Retrieved from http://www.flickering.cn/数学之美/2014/06/【lda数学八卦】神奇的gamma函数/. [6]: 通俗理解LDA主题模型. (2014).

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    技术干货:一文详解LDA主题模型

    原标题:专栏 | 技术干货:一文详解LDA主题模型 达观数据专栏 作者:达观数据NLP组-夏琦 本篇博文将详细讲解LDA主题模型,从最底层数学推导的角度来详细讲解,只想了解LDA的读者,可以只看第一小节简介即可 PLSA和LDA非常相似,PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型,本篇也会有的放矢的讲解此模型。 本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA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. 2.先验知识 LDA 模型涉及很多数学知识,这也许是LDA晦涩难懂的主要原因。这一部分主要介绍LDA中涉及的数学知识。数学功底比较好的读者可以直接跳过本小节。 3.3 LDA模型 3.3.1 PLSA 和 LDA 的区别 首先,我们来看看PLSA和LDA生成文档的方式。在PLSA中,生成文档的方式如下: 1.

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    从Beta分布、Dirchlet分布到LDA主题模型

    发现参数在后验知识之后仍然服从Beta分布,只是形状有了些变化 Dirchlet分布被称为是分布上的分布,因此在2003年在机器学习的一个期刊上发表了Latent Dirchelt Alloction文章,因此利用LDALDA建模时,我们要生成一篇具有特定主体的文档,于是我们需要先确定这篇文档的主题向量都有哪些,p(θ|α)其实就是依据Dirchlet分布选择一个主题向量,一个文本对应一个主题向量的,有了这个主题向量就相当于有了一个骰子 从上图可以看出,LDA的三个表示层被三种颜色表示出来: 1. corpus-level(红色):α和β表示语料级别的参数,也就是每个文档都一样,因此生成过程只采样一次。 通过上面对LDA生成模型的讨论,可以知道LDA模型主要是从给定的输入语料中学习训练两个控制参数α和β,学习出了这两个控制参数就确定了模型,便可以用来生成文档。 同样的,也可以利用LDA来挖掘用户在轨迹上的行为,或者是挖掘社区主题和行为。同时也可以基于社交软件上用户发布的内容对用户进行聚类。

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    【数据挖掘】主题模型——LDA比较通俗的介绍

    一、主题模型 要介绍LDA,首先说说主题模型(Topic Model)的概念。主题模型是一种生成式模型,而且是通过主题来生成的。 主题模型有两种:pLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis)和LDA(Latent Dirichlet Allocation),下面主要介绍LDA。 方法三:LDA(Latent Dirichlet Allocation) LDA方法使生成的文档可以包含多个主题,该模型使用下面方法生成1个文档: Chooseparameter θ ~ p(θ); 其图模型如下图所示: 从上图可知LDA的联合概率为: 把上面的式子对应到图上,可以大致按下图理解: 从上图可以看出,LDA的三个表示层被三种颜色表示出来: 1. corpus-level(红色) 通过上面对LDA生成模型的讨论,可以知道LDA模型主要是从给定的输入语料中学习训练两个控制参数α和β,学习出了这两个控制参数就确定了模型,便可以用来生成文档。

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