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隐含主题模型 评分:

To address the second problem, wedevelop a Probabilistic Topic-Connection (PTC) model to represent the connection between latent semantic topic in text description and latent patterns from image feature space.We compare the performance of our model with the currently popularCorrespondence LDA (Corr-

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2015-12-30 上传 大小:1.26MB
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主题模型ppt学习

主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法,主题是一篇文章、一段话、一个句子或词语所表达的中心思想。表示一个概念、一个方面,表现为一系列相关的单词 。

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主题模型博士论文

主题模型的主要目的是提取数据集中隐含的统计规律且利用主题进行直观表达,然后可以利用获得的主题进行信息检索、分类、聚类、摘要提取以及进行信息间相似性、相关性判断等一系列应用。近年来,主题模型已逐渐成为文本挖掘、信息检索等领域的一个新的研究方向。

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Peacock:大规模主题模型及其在腾讯业务中的应用

LDA是一个简洁、优雅、实用的隐含主题模型,腾讯效果广告平台部(广点通)的工程师们为了应对互联网的大数据处理,开发了大规模隐含主题模型建模系统Peacock,通过并行计算对10亿x1亿级别的大规模矩阵进行分解,从而从海量样本数据中学习10万到100万量级的隐含语义。

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基于LDA 主题模型的短文本分类方法

针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题,一方面区分相同词的上下,降低权重; 另一方面关联不同词以减少稀疏性,增加权重。

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通俗理解LDA主题模型LaTeX版(排版by陈友和)

通俗理解LDA主题模型LaTeX版(排版by陈友和),这本书的内容通俗易懂,值得学习。

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论文研究-基于隐主题分析的中文微博话题发现.pdf

针对高维、稀疏的中文微博数据,提出一种多步骤的新闻话题发现方法。首先结合微博的传播特点,选取出不同时间窗口中具有较高新闻价值的微博文本;再利用隐主题模型挖掘微博内容中隐含的主题信息,并在此基础上进行文本聚类;最后使用频繁项集挖掘技术获取话题关键词集合。该算法能够较好地实现对中文微博数据的降维与话题发现。真实的微博数据集实验结果验证了该方法的有效性。

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主题模型LDA的多文档自动文摘

主题模型LDA的多文档自动文摘

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靳志辉:大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用

腾讯效果广告平台部的Peacock大规模主题模型机器学习系统,通过并行计算可以高效地对 10亿x1亿 级别的大规模矩阵进行分解,从而从海量样本数据中学习10万到100万量级的隐含语义。该系统应用到了腾讯业务中,包括 QQ 群的推荐,用户商业兴趣的挖掘与分类,相似用户的扩展,广告点击率预估等等,均取得了不错的效果。

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基于文档主题结构的关键词抽取

基于文档内部信息,利用文档的词聚类算法构建文档主题,进行关键词抽取。基于文档外部信息,利用隐含主题模型构建文档主题,进行关键词抽取。综合利用隐含主题模型和文档结构信息,进行关键词抽取。基于文档与关键词主题一致性的前提,提出基于机器翻译模型的关键词抽取方法。

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基于 LDA 模型的博客垃圾评论发现

Blo g 已经成为互联网上的主要信息源之一, 这也使得 Blo g 空间中的垃圾评论成倍增长, 因此如何识别垃圾评论成为面临的重要问题。 该文首先借鉴处理垃圾邮件的方法, 针对 Blog 本身的特点, 使用规则初步过滤垃圾评论, 然后对剩余评论, 利用 Latent Dirichlet Allocatio n( LDA)这种能够提取文本隐含主题的产生式模型, 对博客中的博文进行主题提取, 并结合主题信息进行判断, 从而识别 Blog 空间的垃圾评论。

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深度探索c++对象模型(insideinside the c++ object model) 高清全文

《Inside The C++ Object Model》专注于C++对象导向程序设计的底层机制,包括结构式语意、暂时性对象的生成、封装、继承,以及虚拟——虚拟函数和虚拟继承。这本书让你知道:一旦你能够了解底层实现模型,你的程序代码将获得多么大的效率。Lippman澄清了那些关于C++额外负荷与复杂度的各种错误信息和迷思,但也指出其中某些成本和利益交换确实存在。他阐述了各式各样的实现模型,指出它们的进化之道及其本质因素。本书涵盖了C++对象模型的语意暗示,并指出这个模型是如何影响你的程序的。 本书重点:探索“对象导向程序所支持的C++对象模型”下的程序行为。对于“对象导向性质之基础实现技术”

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基于LDA主题特征的自动文摘方法

近年来概率主题模型受到了研究者的广泛关注,LDA( Latent Dirichlet Allocation) 模型是主题模型中具有代表性的概率生 成模型之一,它能够检测文本的隐含主题。提出一个基于LDA 模型的主题特征,该特征计算文档的主题分布与句子主题分布的距 离。结合传统多文档自动文摘中的常用特征,计算句子权重,最终根据句子的分值抽取句子形成摘要。实验结果证明,加入LDA 模 型的主题特征后,自动文摘的性能得到了显著的提高。

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主题模型 LDA (Latent Dirichlet Allocation)

这是我读书时的一次内部分享,现拿来与大家分享

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【完整版】Tencent Peacock:大规模主题模型及其在腾讯业务中的应用

LDA是一个简洁、优雅、实用的隐含主题模型,腾讯效果广告平台部(广点通)的工程师们为了应对互联网的大数据处理,开发了大规模隐含主题模型建模系统Peacock,通过并行计算对10亿x1亿级别的大规模矩阵进行分解,从而从海量样本数据中学习10万到100万量级的隐含语义。

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LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型

这个是LDA的源代码,里面实现了中文分词,以及有实际的数据,我都已经写好了,可以把数据以文件夹的形式读入,方便使用

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