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lda模型适用于短文本嘛
短文本
主题建模方法
答:
但是在实际应用中,NMF 经常被视为参数固定且可以获得稀疏解的 LDA 模型。虽然 NMF 模型的灵活性不如 LDA 模型,
但是该模型可以很好地处理短文本数据集
。 另一方面,NMF 最大的缺点是拟合结果的不一致——当我们设置过大的主题个数时,NMF 拟合的结果非常糟糕。相比之下,LDA模型的拟合结果更为稳健。 首先我们来看下...
LDA模型
可以
用于文本
分析吗
答:
可以
LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题...
文本
分类方法有哪些
答:
LDA(文档的话题): 可以假设文档集有T个话题,一篇文档可能属于一个或多个话题,通过
LDA模型
可以计算出文档属于某个话题的概率,这样可以计算出一个DxT的矩阵。LDA特征在文档打标签等任务上表现很好。 LSI(文档的潜在语义): 通过分解文档-词频矩阵来计算文档的潜在语义,和LDA有一点相似,都是文档的潜在特征。 这部分不...
怎样实现对
短文本
的主题分析?python3实现
答:
人在阅读时,不一定预设一个或者几个主题,而是根据词语涉及的场景或者类别逐步进入作者的思路,可能最后一句才发现那只是一段笑话。
LDA
的不足我觉得主要有两个,一个是主题桶的数量,一个是词语无序的统计。改进的思路,一个是把主题桶换成词典,就是把每个词可能的场景或者类别抽取出来分析,发散思维...
文本
语义去重_技术调研
答:
Microsoft Research的DSSM
模型
是一个类似的尝试,它将输入、表示和匹配层分开设计,最初通过BOW丢弃词序信息,后来的CLSM和LSTM-DSSM则针对其局限进行了改进。而CNN-DSSM和LSTM-DSSM则通过引入CNN的上下文感知和LSTM的长距离特征处理,弥补了DSSM的不足。对于
短文本
去重,我们需灵活运用长文本去重策略,...
什么是
LDA
主题
模型
答:
在机器学习领域,
LDA
是两个常用
模型
的简称:Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位,常用来
文本
分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出,用来推测文档的主题分布。它可以将...
“关键词”提取都有哪些方案?
答:
则在已经选定主题的前提下,整篇文档产生的概率是而这种对每篇文章只有一个主题的假设显然是不合理的,事实上每篇文章可能有多个主题,即主题的选择也是服从某概率分布p(t)的因此根据
LDA模型
,所有变量的联合分布为表示topic下词的分布,表示文档下topic的分布。是第m个文档的单词总数。和表示词语和topic的...
通过弱监督对比学习的预训练
文本
嵌入
模型
答:
文本嵌入的历史见证了一系列重要方法的发展,从LSA和
LDA
的早期尝试,到E5在无监督和监督学习上的革新。Sentence-BERT和SimCSE等
模型
通过微调输出连续嵌入,但它们主要针对
短文本
,而E5则在长文档处理上表现更出色,得益于对比损失在信息编码方面的优势。研究者们探索了自监督任务,如反向完形填空和数据增强,...
文本
分析研究方法有哪些?
答:
1、“新批评”法 “新批评”的方法很基础,但也很实用,即从
文本
中“细读”出那些语言的非日常化运用,如“反讽”、“张力”等。“细读”现在已成为包括各种文本分析在内的一个基本功。“新批评”对诗与短篇小说等文本的分析,非常有用,但对于长篇小说就有些不知从何处下嘴了,只有结合叙述学的...
NLP系列(三)
LDA
主题
模型
答:
LDA模型
是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型,在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。首先,我们来感受下LDA是什么,看来,不同人在不同场景下对LDA的认识,那我们看下百科的解释:看到这里我们只需要先记住: LDA的目的就是要识别主题,即把文档—词汇矩阵变成文档—主题矩阵(分布)和主题...
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lda模型是不是被淘汰了
毕业设计短文本关联分析建模
lda主题分析看不出规律
短文本主题模型
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lda模型可以使用自己的词袋吗
lda模型怎么用
Lda主题分析
lda结果分析