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    利用Python实现主题建模和LDA 算法 主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题，再为每一个主题添加一些单词，该算法按照Dirichlet分布来建模。 那便
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  • 词向量，LDA，word2vec三者的关系是什么? - 知乎
    Latent Dirichlet Allocation (LDA)和word2vec从模型上看几乎没有显著联系。词向量则是所有对词进行表示的方法的统称。 关于联系你可以这样看：LDA的作用之一是通过对 doc-word矩阵 进行建模抽出doc-topic和topic-word两个分布。而word2vec其实是分解了 word-context矩阵。其实都是对一个"A"-"B"矩阵进行建模。那么LDA自然
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    在《机器学习系统设计》的第4章主题模型的4 3节：选择主题个数 中，提到：“有一个能够自动确定主题个数的方法叫做层次狄利克雷过程 (HDP)“在该方法中，主题本身是由数据生成的，而不是预先将主体固定，然后通过对数据的反向工程把它们恢复出来。
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    如：（1）每个句子中的主题保持一致（2）每个段落的主题保持一致（3）考虑文章标题优化LDA的结果 （4）长文本内部主题分布的连续变化 应用上也有很多创新： 1、和深度学习的结合： 主题模型的分布结果能否作为输入参数接入已有的深度学习模型做预测？
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    LDA主题模型比较适合处理长文本，根据之前的一篇回答指出，LDA主题模型实际上是完成了文档的聚类工作，这个聚类实际上是一个"软聚类"（Soft Clustering）过程。 主题模型 (topic model)到底还有没有用，该怎么用？ 106 赞同 · 13 评论 回答
  • 动态主题模型是什么? - 知乎
    1 我们知道主题模型是用来从大量文档中发现隐藏主题的工具，比如LDA可以告诉你一组文章主要讨论了哪些主题。动态主题模型则在此基础上更进一步，考虑了时间序列上的变化，即它可以揭示某个话题是如何随时间出现、发展、消失或者演变成新的主题的。





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