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文档简介

主题模型介绍 张永俊信息系统工程实验室中国人民大学 CS583 BingLiu UIC 1 主要内容 Dirichlet Multinomial共轭分布LSA Unigrammodel和PLSALDA模型GibbsSampling 可编辑 2 Dirichlet Multinomial共轭分布 Multinomial分布Dirichlet分布 可编辑 3 Dirichlet Multinomial共轭分布 贝叶斯法则共轭分布 后验概率分布和先验概率分布有相同的形式 可编辑 4 隐性语义分析 LSA VSM 不能解决一词多义和一义多词LAS SVD分解左奇异向量表示词的一些特性 右奇异向量表示文档的一些特性 中间的奇异值矩阵表示左奇异向量的一行与右奇异向量的一列的重要程序 数字越大越重要 缺乏严谨的数理统计基础 而且SVD分解非常耗时 可编辑 5 Unigram模型 每篇文档都是由各个词组成 文档 词 所有的词服从独立的Multinomial分布Dirichlet先验下的Unigrammodel 可编辑 6 PLSA模型 每个文档的主题服从Multinomial分布每个主题下的词项上服从Multinomial分布生成方式给定文档d后 以一定的概率选择d对应的主题z 然后以一定概率选择z中的词语w 可编辑 7 PLSA模型 P z d 给定文档下主题的概率 M K 文档 主题矩阵P w z 给定主题下词的出现概率 K V 主题 词矩阵 可编辑 8 2020 3 20 9 LDA 在PLSA基础上加入Dirichlet先验分布 可编辑 10 可编辑 11 可编辑 12 w是观测值已知 z是隐含变量 真正需要采样的是 Gibbssampling MCMC步骤 1 choosedimensioni randomorbypermutation 2 samplexifrom3 Iteration 可编辑 13 可
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