Оглавление
Скрытое распределение Дирихле
-
Основы тематического моделирования
- Тематическое моделирование – это метод классификации документов на основе их содержания.
- LDA (Latent Dirichlet Allocation) – это популярная модель для тематического моделирования, основанная на распределении Дирихле.
-
Структура и обучение LDA
- LDA состоит из двух основных компонентов: распределения тем и распределения слов.
- Распределение тем определяет вероятность каждой темы для каждого документа.
- Распределение слов определяет вероятность каждого слова для каждой темы.
- Обучение LDA включает в себя обучение распределений тем и слов на основе обучающего набора данных.
-
Применение и модификации LDA
- LDA используется для классификации документов и извлечения тем из текста.
- Модель может быть расширена для обработки больших объемов данных и учета корреляций между темами.
- Существуют различные модификации LDA, включая иерархический LDA и модель LDA-dual.
-
Сравнение с другими моделями
- LDA является байесовской версией модели pLSA и имеет преимущества в обработке небольших наборов данных.
- pLSA отличается использованием переменной d для представления документа и использованием EM для вывода вероятностей.
-
Пространственные модели
- LDA может быть расширен для обработки изображений с географической привязкой, что позволяет классифицировать изображения по категориям.
-
Рекомендации
- Статья содержит внешние ссылки для дополнительной информации.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.