马鞍山网站建设cnfg赛博网站建设四川
2025/12/28 2:31:03 网站建设 项目流程
马鞍山网站建设cnfg,赛博网站建设四川,青岛营销网站建设,男科医院和正规医院哪家好9.6 主题模型:潜在狄利克雷分布及其变体 主题模型是一类旨在从文档集合中自动发现抽象“主题”的无监督机器学习方法。其核心思想是,文档由潜在的主题混合而成,而每个主题则表现为一个在词汇表上的概率分布。潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)是主题模…9.6 主题模型:潜在狄利克雷分布及其变体主题模型是一类旨在从文档集合中自动发现抽象“主题”的无监督机器学习方法。其核心思想是,文档由潜在的主题混合而成,而每个主题则表现为一个在词汇表上的概率分布。潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)是主题模型中最具代表性和影响力的生成式概率模型。它通过引入贝叶斯先验,为文档的主题混合和主题的词项分布提供了完整的生成过程描述,从而能够从非结构化的文本数据中提取可解释的主题结构。本节将系统阐述LDA的基本原理、生成过程、推断方法,并介绍其重要的变体模型。9.6.1 主题建模的问题定义与LDA的核心思想给定一个包含MMM篇文档的语料库,每篇文档ddd由NdN_dNd​个词(词项)组成,整个语料库的词汇表大小为VVV。传统词袋模型丢失了词序信息,仅保留词频,将文档表示为高维稀疏向量。主题建模的目标是发现KKK个潜在的主题(KKK通常远小于VVV但大于1),每个主题kkk是一个VVV维向量ϕk\boldsymbol{\phi}_kϕk​,其中ϕk,v\phi_{k,v}ϕk,v​表示词项vvv在主题kkk中出现的概率。同时,为每篇文档ddd分配一个KKK维向量θd\boldsymbol{\theta}_dθd​,其中θd,k\theta_{d,k}θd,k​表示主题kkk在文档ddd中的混合比例。LDA的核心创新在于其贝叶斯生成框架[1]。与早期模型(如pLSI)不同,LDA将文档的主题比例θd\boldsymbol{\theta}_dθd​和主题的词分布ϕk\boldsymbol{\phi}_kϕk​均视为随机变量,并为其分配了先验分布——狄利克雷分布。这使得模型自然地具有处理未知文档、避免过拟合以及量化不确定性的能力。9.6.2 LDA的生成过程与概率模型LDA假设文档的生成遵循以下随机过程,其中涉及两个关键的狄利克雷先验参数:α\boldsymbol{\alpha}α和β\boldsymbol{\beta}β。9.6.2.1 生成过程对于每个主题k=1,...,Kk = 1, ..., Kk=1,...,K:从参数为β\boldsymbol{\beta}β的狄利克雷分布中采样一个主题-词分布:ϕk∼Dir(β)\boldsymbol{\phi}_k \sim \text{Dir}(\boldsymbol{\beta})ϕk​∼Dir(β)。对于语料库中的每篇文档d=1,...,Md = 1, ..., Md=1,...,M:从参数为α\boldsymbol{\alpha}α的狄利克雷分布中采样一个文档-主题分布:θd∼Dir(α)\boldsymbol{\theta}_d \sim \text{Dir}(\boldsymbol{\alpha})θd​∼Dir(α)。对于文档ddd中的每一个词位n=1,...,Ndn = 1, ..., N_dn=1,...,Nd​:a. 从以θd\boldsymbol{\theta}_dθd​为参数的多项式分布中采样一个主题编号:zd,n∼Multinomial(θd)z_{d,n} \sim \text{Multinomial}(\boldsymbol{\theta}_d)zd,n​∼Multinomial(θd​)。b. 从以ϕzd,n\boldsymbol{\phi}_{z_{d,n}}ϕzd,n

需要专业的网站建设服务?

联系我们获取免费的网站建设咨询和方案报价,让我们帮助您实现业务目标

立即咨询