最近新闻个性化推荐项目中用到 LDA 来确定各个新闻的主题分布,我优先使用了 Spark Mllib LDA,发现并不理想,主要表现在极吃内存且计算慢,所以打算暂时放弃之。优先使用 Spark LDA 的主要原因是希望和能和 Spark Streaming 结合在一起进行实时预测。所以在考察新方案时优先考虑 Java 实现的 LDA 开源版本,之后发现了 JGibbLDA,下面从使用角度进行简单介绍
第一个,算法的着眼点是,用最快速的方式清洗一些数据出来,然后接着建模训练,评估预测效果,之后再重复清洗数据,再试验。因为很多算法工程师都是Python系的,对他们来说,最简单的方式自然是写python程序。一旦确认清洗方式后,这种数据清洗工作,最后研发工程师还要再重新用Spark去实现一遍。那么如果让算法工程师在做数据清洗的时候,直接使用PySpark呢?这样复用程度是不是可以有所提高?实际上是有的。但是算法工程师初期用起来会比较吃力,因为PySpark的学习成本还是有的,而且不小。
1、word2vec 耳熟能详的NLP向量化模型。 Paper: https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf Java: http://deeplearning4j.org/word2vec C++: https://github.com/jdeng/word2vec Python: https://radimrehure
在新闻推荐中,由于新闻主要为文本的特性,基于内容的推荐(Content-based Recommendation)一直是主要的推荐策略。基于内容的策略主要思路是从文本提取出特征,然后利用特征向量化后的向量距离来计算文本间的相关度。这其中应用最广的当属分类(Category)相关和关键词(Keywords/Tag)相关,然而这两种策略却有很多无法覆盖的场景。首先,关键词无法解决同义词和一词多义的问题。比如下面两篇文章的关键词:
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Angel 项目简介 Angel是一个基于参数服务器(Parameter Server)理念开发的高性能分布式机器学习框架,在其之上,用户能轻松开发适用于高维度模型的机器学习算法,并使用基于PS Service的Spark on Angel,轻松进行十亿级别维度模型的训练。未来Angel将进一步支持图计算和深度学习框架集成。 Angel由腾讯和北京大学联合开发,兼顾工业界的高可用性和学术界的创新性。欢迎对机器学习有兴趣的同仁一起贡献代码,提交Issues或者Pull Requests。 Release No
本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想。LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解。
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,以下简称LDA)。注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写的线性判别分析LDA原理总结。文本关注于隐含狄利克雷分布对应的LDA。
这篇文章由Databricks的Feynman Liang和Joseph Bradley,以及Intel的Yuhao Yang撰写。 在使用LDA之前,请先 下载Spark 1.5或是 申请试用版的Databricks。 人们正在推特上讨论什么呢?为了关注分布式计算,我该阅读哪些资讯文章呢?这些问题都能够被话题模型所解答,它是分析文档集所涵盖话题类别的一种技术。本文将要讨论Spark 1.4和1.5使用强大的隐含狄利克雷分布 (Latent Dirichlet Allocation,LDA)算法对话题模型的
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之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样。
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>。
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎,因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析(QDA)是LDA的变体,允许数据的非线性分离。最后,正则化判别分析(RDA)是LDA和QDA之间的折衷。
线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA),是一种经典的线性学习方法,其原理是:给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近,异类样例的投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时,将其投影到同样的直线上,再根据投影点的位置来确定新样本的类别。
5. LDA 文本建模 5.1 游戏规则 对于上述的 PLSA 模型,贝叶斯学派显然是有意见的,doc-topic 骰子θ→m和 topic-word 骰子φ→k都是模型中的参数,参数都是随机变量,怎么能没有先验分布呢?于是,类似于对 Unigram Model 的贝叶斯改造, 我们也可以如下在两个骰子参数前加上先验分布从而把 PLSA 对应的游戏过程改造为一个贝叶斯的游戏过程。由于 φ→k和θ→m都对应到多项分布,所以先验分布的一个好的选择就是Drichlet 分布,于是我们就得到了 LDA(Latent
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。
潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA),作为基于贝叶斯学习的话题模型,是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展,于2002年由Blei等提出。LDA在文本数据挖掘、图像处理、生物信息处理等领域被广泛使用。
关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者。
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引言 LDA(Latent Dirichlet Allocation)称为潜在狄利克雷分布,是文本语义分析中比较重要的一个模型,同时,LDA模型中使用到了贝叶斯思维的一些知识,这些知识是统计机器学习的基础。为了能够对LDA原理有清晰的认识,也为了能够对贝叶斯思维有全面的了解,在这里对基本知识以及LDA的相关知识进行阐述,本系列包括两个部分: Latent Dirichlet Allocation——理论篇 Latent Dirichlet Allocation——实践篇 在理论篇中将重点阐述贝叶斯相关的知识
Gensim是一个用于自然语言处理的Python库,它提供了一系列工具,用于从文本语料库中提取语义信息、进行文本处理和主题建模等任务。本教程将介绍如何使用Gensim库进行文本处理和主题建模,涵盖以下内容:
本文介绍了基于Spark的LDA主题模型在文本聚类分析中的应用,通过与其他常见聚类算法进行比较,展示了其在处理大规模文本数据时的效率和准确性。同时,文章还介绍了文智平台在支持多语言、处理多主题、提供可视化界面等方面的特点。
主题建模包括从文档术语中提取特征,并使用数学结构和框架(如矩阵分解和奇异值分解)来生成彼此可区分的术语聚类(cluster)或组,这些单词聚类继而形成主题或概念。
航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便,还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此,对航班延误的影响因素进行预测分析,对于航空公司、旅客和机场管理方面都具有重要意义。
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)的统计模型。
作者简介 夏琦,达观数据NLP组实习生,就读于东南大学和 Monash University,自然语言处理方向二年级研究生,师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。 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。如果读者阅读起来比较吃力,可以定义一个菲波那切数列,第 f(n) = f(n-1) + f
LDA是一种三层贝叶斯模型,三层分别为:文档层、主题层和词层。该模型基于如下假设: 1)整个文档集合中存在k个互相独立的主题; 2)每一个主题是词上的多项分布; 3)每一个文档由k个主题随机混合组成; 4)每一个文档是k个主题上的多项分布; 5)每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet分布;
我们将首先介绍主题建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个新闻组和推文。
在自然语言理解任务中,我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落,再到文档。在文档层面,理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、识别和提取这些主题的过程被称为主题建模。
另一种方法是通过主题搜索和探索文档。广泛的主题可能与文章中的各个部分(国家事务,体育)有关,但这些部分内或之间可能存在特定主题。
在这篇文章中,我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。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。那么,让我们开始......
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自然语言处理说白了,就是让机器去帮助我们完成一些语言层面的事情,典型的比如:情感分析、文本摘要、自动问答等等。我们日常场景中比较常见到的类似Siri、微软小冰之类的,这些的基础都是自然语言处理,另外还有一些语音处理,这就暂且不表了。总之,你看到的机器与人利用语言交互,用机器模拟人脑阅读,对话,评论等等这些的基础都是自然语言处理的范畴之内。
主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。一种作为监督无的机器学习方法,主题模型不容易评估,因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。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。
作者: 依然很拉风 原文:数据人网 http://shujuren.org/article/164.html 判别分析也是一种分类器,与逻辑回归相比,它具有以下优势: 当类别的区分度高的时候,逻辑回归的参数估计不够稳定,它点在线性判别分析中是不存在的; 如果样本量n比较小,而且在每一类响应变量中预测变量X近似服从正态分布,那么线性判别分析比逻辑回归更稳定; 多于两类的分类问题时,线性判别分析更普遍。 贝叶斯分类器 贝叶斯分类的基本思想是:对于多分类(大于等于2类)的问题,计算在已知条件下各类别的条件概率,
数据方差相同的时候,一次判别就可以,如左图所示;但如果方差差别较大,就是一个二次问题了,像右图那样。
Topic model 主题模型 专知荟萃 基础入门 进阶论文 更多Papers推荐 一些主题模型的应用场景 Papers for NLP Papers for opinion mining Papers for retrieval Papers for information extraction Tutorials 综述 视频教程 代码 领域专家 基础入门 中英文博客以及基础文章 Topic model 介绍 简介:简要了解主题模型是什么意思,最基本的概念https://en.wikipedia.org
K-MEANS 算法 K-MEANS 评估聚类结果与选择K MapReduce GMM 算法 初始化 过拟合 K-MEANS比较 LDA LDA和clustering的区别 数学基础 四种分布 共轭分
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要描述 LDA 模型,就要说一下 LDA 模型所属的产生式模型的背景。产生式模型是相对于判别式模型而说的。这里,我们假设需要建模的数据有特征信息,也就是通常说的 X,以及标签信息,也就是通常所说的 Y。
0 前言 印象中,最开始听说“LDA”这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长(现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础,但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路,则很容易陷入LDA的细枝末节之中),还是因为其中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过。
LDA,其实有两种含义,一种是统计学中的分析方法:线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文阐述后者。 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。一个模型:LDA(文档-主题,主题-词语) 所谓生成模型,就是说,我们认为一篇
而且,它们都使用聚类中心来为数据建模;然而k-平均聚类倾向于在可比较的空间范围内寻找聚类,期望-最大化技术却允许聚类有不同的形状。
主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA(Latent Dirichlet Allocation)是主题模型的一个示例,用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题,再为每一个主题添加一些单词,该算法按照Dirichlet分布来建模。
◆ 计算每个样本与聚类中心的距离,样本选择最近的聚类中心作为其 类别;重新选择聚类中心
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