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文档简介
[22]。图2.2LDA主题模型图2.2中，α为θm的先验分布；θm为文本m的主题分布；zm,n为从θm中取样生成文本m的第n个词的主题；wm,n为最终生成的第m个文本的第n个词语；Φzm,n为词分布；β为词分布的先验分布；Nm为文本m中的词总数，共有M个文本。文本m的每个词对数似然、模型困惑度、一致性是评价语言模型最常见的方式，这同样可以用于主题分析。它们是预测性度量，这意味着将数据提交给模型，并将模型应用于新的数据，计算其可能性，若模型能较优地扩展到新数据，即有高可能性、低困惑度、高一致性，则认为模型有效。
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