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LDA主题模型的文献
LDA主题模型的文献
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主题发现，主体模型对比策略，主题词抽取，blei的相关文献，已经很全了
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基于gensim的文本主题模型(LDA)分析
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博客《基于gensim的文本主题模型(LDA)分析》对应文档
LDA主题模型
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基于LDA模型的主题分析
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基于LDA模型的主题分析论文。完整的使用LDA进行主题分析
LDA主题模型详解
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DA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。它采用了词袋（bag of words）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
LDA主题模型.ipynb
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LDA主题模型.zip
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LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章。
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本文基于情感分类和LDA主题模型对豆瓣上28部电影共约212万条数据进行情感主题分析。该组合模型提高了LDA对主题的提取能力。 With the development of Internet technology, people have more and more simple ways ...
中华优秀传统文化创新发展的政策文本分析——基于机器学习LDA主题模型的分析.pdf
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零基础看懂LDA主题模型.rar
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LDA是如何看待文章和主题的? LDA如何知道哪几个词汇是同一个主题的呢？
主题模型LDA相关代码
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主题模型代码（LDA），完全可以跑通
LDA主题模型的原理
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本文档详细阐述了LAD的基本原理和实用技巧，给出了Java版的LDA主题模型的用法，比较鲜明的介绍了共轭分布的基本原理，是比较全面的主题模型资料。
LDA主题模型代码
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通过定义类别聚类密度、类别复杂度以及类别清晰度三个指标，从语料库信息度量的角度研究多种代表性的中文分词方法在隐含概率主题模型LDA下对文本分类性能的影响，定量、定性地分析不同分词方法在网页和学术文献等...
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主题模型和随机游走模型
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里面关于LDA的改进尤其值得一看，尤其后面的参考文献，北京邮电大学的博士论文 关键词抽取也有很多值得一看的地方
主题模型LDA.ppt
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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。
零基础看懂LDA主题模型
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什么是LDA? L主题模型是怎样运作的? LDA是如何看待文章和主题的? LDA如何知道哪几个词汇是同一个主题的呢？ 使用吉布斯抽样使主题分布收敛 Gibbs sampling（吉布斯抽样） 狄里克雷分布
JAVA版LDA主题模型
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自然语言处理经典算法主题模型的JAVA版本，内含语料，可直接运行。
LDA主题模型code
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该代码是LDA主题模型，里面程序很完整，多种不同方法实现LDA，包括Gibbs采样等
LDA.rar_LDA 文档主题_java LDA_lda_lda java_lda模型
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LDA主题模型代码，用于分析文档的主题并且之后可以用于文档之间的聚类分析；
基于文本分类的游客满意度分析1
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1绪论41.1 研究背景与意义41.2 文献综述41.3 案例结构92 相关理论及技术102.1 中文文本情感分类过程102.2 LDA 主题模型122.3 文
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最后，针对传统主题模型忽略作者这一重要属性的缺点，在主题聚类模型中引入学术文献摘要的作者信息，构建文档—主题+作者—词的WBLDA模型，同时使用贝叶斯准则优化主题聚类模型的主题数。通过对学术文献摘要数据集...
LDA:潜在狄利克雷分配
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主要讲述了主题模型在文本挖掘中的建模应用，原理叙述较少。这篇文章的附录对LDA的推导很不错，比上篇更加易懂MCMC讲的比较好这篇还有就是复旦教授吴立德的，也是非常不错，吴老师一步一步在黑板上板书推导。
基于作者引用文献关系的潜在研究兴趣主题发现 (2014年)
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扩展LDA(latentdirichletallocation)模型,提出基于作者引用文献关系的作者-兴趣主题-文献模型。每个作者被分配一个在所有主题上的多项概率分布,每个主题被分配一个在所有文献上的多项概率分布。在DBLP...
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Howhy-蓝
2014-06-18
花那么多积分，这篇不值得，大概像ppt
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