Latent Dirichlet Allocation:LDA
什么是 Latent Dirichlet Allocation? Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是一种主题模型,用于发现文档集合中隐藏的主题。它可以将一篇文档看作是多个主题的混合,每个主题又由一组词语组成。LDA 通过统计分析,可以推断出文档中每个主题的概率分布,以及每个主题中各个词语的概率分布。 LDA的核心思想 LDA的核心思想是: 阅读更多相关术语: TF-IDF:词频-逆文档频率 Topic Clusters:话题聚类 Topical Maps:主题地图 Topical Coverage:主题覆盖 LDA的应用 LDA广泛应用于各种领域,例如: LDA的原理 LDA基于贝叶斯理论和狄利克雷分布。它假设: LDA通过Gibbs抽样或变分推断等方法,推断出文档的主题分布和主题的词语分布。 LDA的优势 具有 LDA 功能的 SEO 工具 总结 Latent Dirichlet Allocation是一种非常有用的主题模型,可以帮助我们发现文档集合中隐藏的主题。它在文本挖掘、信息检索、自然语言处理等领域具有广泛应用。 查看维基百科的英文介绍 >
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