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淺析機器學習的主題模型和語義分析
2017-12-21
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淺析機器學習的主題模型和語義分析

下面和大家分享下機器學習中LDA主題模型的心得,首先從大體上來說假設有400篇文檔,每一篇文檔后面都m個主題,可以是 醫學,教育,軍事。。 那么對這400篇文檔我們提取出它的詞庫,假設一共有L個詞

那么每一個主題后面都對應著一個詞庫,我們可以理解為每一個主題后面都對應著L維的一個詞分布。好的接下來我們拿到一篇文檔,它后面有個主題分布是m維的,那么我們從這m維的主題分布中根據分布選出一個主題,然后這個主題背后又有一個L維的詞庫分布,再從這個詞庫分布中選出一個詞。然后不斷地迭代,這就是LDA總體在干的事情??傮w看上去好像不難,不過具體討論到各個主題分布,以及相應的詞分布時可能就有點繞了,LZ也是花了一些力氣才把它理解
 那么接下來我們先討論一個叫做beta分布東西,那么對它進行一個高維推廣就是一個狄利克雷分布,這個分布,有了這兩個東西,其實說白了,主題分布就一個狄利克雷(簡記為dir)分布乘上一個多項分布,根據共軛分布,所以就得到一個新的狄利克雷分布,這個dir分布那么他有個參數alpha需要調參,當這個參數大于1,那么一篇文檔的主題就越不明顯,如果這參數小于1,那么這篇文檔的主題就更加突出。接下來我們對于詞分布做同樣的事情,每一個詞都是一個參數為alpha2的dir分布,好了那么主題分布有了,關于我們文檔主題的個數m和主題分布alpha和alpha2需要自己調參的,根據實際情況。
 好了那么詞分布有了,主題分布有了,我們就能做開頭說的事情了,對于一篇文檔,更加dir的主題分布選出主題,再根據主題后面的詞分布選出詞,那么我們就能選出這個主題在這篇文檔中的詞,或者這個詞的主題關于其中的公式推動請允許LZ偷個懶(哈哈哈)很多文獻中都有相關推導,其實是LZ找不到文檔了
 接下來我們說gibbs采樣,其實也可以說得很簡單,就是假如一篇文檔中有諾干個詞,那么我們把其中一個詞去掉z,然后看其他詞對于主題分布,那么我們就能求在去掉z詞之后詞z的主題分布,然后從這個分布中根據概率選出一個主題,這就是這個詞的主題。

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