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基于主题模型的文本语义挖掘
主题模型是一种高效的特征抽取方法,已经成为研究文本的主要方法。它通过对文档的生成过程进行建模,抽取出文本的隐含信息—主题,将文本表示成由一组主题构成的低维向量。本文的研究目的是提出一种融合多个外部特征的改进主题模型,挖...
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文本主题模型
文本主题模型-LDA 隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation,简称LDA) 贝叶斯模型 贝叶斯模型主要涉及“先验分布”，“数据（似然）”和“后验分布”三块，在贝叶斯学派中： 先验分布+...
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文本主题分类模型
数智创新变革未来文本主题分类模型文本主题分类简介模型基础和原理主要模型与技术数据预处理与特征提取模型训练与优化分类效果评估方法应用场景与实例总结与展望目录文本主题分类简介文本主题...
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主题模型
主题模型主要被用于自然语言处理（Natural language processing）中的语义分析（semantic analysis）和文本挖掘（text mining）问题，例如按主题对文本进行收集、分类和降维；也被用于生物信息...
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文本建模：主题模型和LDA（LatentDirichletAllocation）
@[toc]LDA概念原理 The Problem 有许多事先未知主题的文本，我们想要根据主题对文本进行筛选，使用LDA.两个基本假设：Each topic is a mixture of an underlying set of words.
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文本主题模型之LDA（一）LDA基础
这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型：隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)。1.LDA贝叶斯模型 LDA是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分...
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基于主题模型的文本情感和话题建模的研究
主题模型是一种比较热门且有效的方法,该方法通过词语之间在文档中的高阶共现模式挖掘文本中的语义结构信息。主题模型的技术已经应用到各个研究领域并且取得了不错的成果。本文以新闻文本、评论文本、微博文本三种不同的文本为实际应用...
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【Mo 人工智能技术博客】文本挖掘之LDA主题模型
主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在工业界和学术界都获得了非常多的关注。在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主...
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【Mo 人工智能技术博客】文本挖掘之LDA主题模型
主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在工业界和学术界都获得了非常多的关注。在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题...
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文本主题模型之LDA(一) LDA基础
它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率...
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