Cuprins:

Cum folosiți alocarea latentă de Dirichlet?
Cum folosiți alocarea latentă de Dirichlet?

Video: Cum folosiți alocarea latentă de Dirichlet?

Video: Cum folosiți alocarea latentă de Dirichlet?
Video: LDA Topic Models 2024, Noiembrie
Anonim

Ce este LDA?

  1. Alegeți-vă setul unic de piese.
  2. Alegeți câte compozite doriți.
  3. Alegeți câte piese doriți per compozit (eșantion dintr-un Poisson distributie ).
  4. Alegeți câte subiecte (categorii) doriți.
  5. Alegeți un număr între zero și infinit pozitiv și numiți-l alfa.

În mod similar, vă puteți întreba, este învățarea automată a Alocării Dirichlet Latent?

Alocare latentă de Dirichlet ( LDA ) este un model probabilist generativ al unui corpus. Ideea de bază este că documentele sunt reprezentate ca amestecuri aleatorii peste latent subiecte, unde fiecare subiect este caracterizat printr-o distribuție în cuvinte.

În mod similar, cum funcționează modelarea subiectelor LDA? LDA presupune că documentele sunt produse dintr-un amestec de subiecte. Aceste subiecte generează apoi cuvinte pe baza distribuției lor de probabilitate. Având în vedere un set de date de documente, LDA da înapoi și încearcă să-și dea seama ce subiecte ar creați acele documente în primul rând. LDA este o tehnică de factorizare matriceală.

În ceea ce privește acest lucru, cum pronunțați alocarea latentă de Dirichlet?

„ch” poate fi pronunțat ca un sunet „sh” sau un sunet dur „k”. Iar terminația „et” poate fi pronunțată în mod franceză ca „lay” sau ca „let” cu un sunet dur „t”. Alocare latentă de Dirichlet a fost explicat pentru prima dată într-o lucrare de cercetare din 2003, dar, ca majoritatea tehnicilor, ideile cheie au fost publicate mai devreme.

Este latent Dirichlet Alocation supravegheată sau nesupravegheată?

Așa este LDA este o nesupravegheat metodă. Cu toate acestea, ar putea fi extins la a supravegheat unu.

Recomandat: