主题模型 LDA，Dirichlet分布和朴素贝叶斯算法

2024-05-12 21:10:44

主题模型

主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。
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；也被用于生物信息学（bioinfomatics）研究。隐含狄利克雷分布Latent Dirichlet Allocation, LDA）是常见的主题模型

LDA

2003年，David M.Blei、Andrew Ng和Jordan I. Michael提出了隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）。LDA得到了广泛使用

举例而言，在“狗”主题中，与该主题有关的字符，例如“狗”、“骨头”等词会频繁出现；在“猫”主题中，“猫”、“鱼”等词会频繁出现。若主题模型在分析一篇文章后得到10%的“猫”主题和“90%”的狗主题，那意味着字符“狗”和“骨头”的出现频率大约是字符“猫”和“鱼”的9倍。

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