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  • 结合主题模型词向量的CNN文本分类

    本文提出将Word2vec和LDA(Latent Dirichlet Allocation)的文本表示同时输入卷积神经网络模型进行高层语义特征抽象和分类学习,使得输入的词向量既能表现词语之间的语义信息又能体现文本的主题思想。首先用Word2vec和LDA模型分别...

  • 文本主题模型之LDA

    话题模型就是⽤来发现⼤量⽂档集合的主题的算法。借助这些算法我们可以对⽂档集合进⾏归类。适⽤于⼤规模数据场景。⽬前甚⾄可以做 到分析流数据。需要指出的是，话题模型不仅仅限于对⽂档的应...

  • 文本建模：主题模型和LDA（LatentDirichletAllocation）

    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 ...

  • 文本主题模型之非负矩阵分解(NMF)

    非负矩阵分解(non-negative matrix factorization，以下简称NMF)是一种非常常用的矩阵分解方法，它可以适用于很多领域，比如图像特征识别，语音识别等，这里我们会主要关注于它在文本主题模型里...

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  • 文本主题模型

    如果试验E是._文本主题集中

  • 文本主题模型之LDA(一) LDA基础

    文本主题模型之LDA(三)LDA求解之变分推断EM算法 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型，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，...

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