一、简要概述LDA主题模型的核心思想：
1、LDA理念
在LDA中，假设一篇文章对应一个或多个主题，一个主题对应一个单词分布。
现给定“文章”，我们可以根据这些“文章”，利用LDA算法求得各个文章的“主题”，其中“主题的个数”由作者自定义。LDA算法属于unsupervised learning，利用LDA算法求解主题的思路如下：
由于一篇文章对应一个或多个主题，一个主题对应一个单词分布，因此，我们可知：
p(w|d) = p(w|t)*p(t|d)，其中{w：单词，d：文章，t：主题}。
现给定training document，为求其主题，我们可以通过不断迭代而实现，具体过程如下：
step1：初始化 p(w|t)，p(t|d)；
step2：根据初始化的p(w|t),p(t|d)，我们可以得到每个topic下的p(w|d)，选取p(w|d)值最大时的topic作为word的主题。如果此时word的topic发生变化，则相应的更新p(w|t)，p(t|d)。
step3：不断重复上述2个步骤，直到p(w|t)，p(t|d)收敛，即得到各个document的topic。
note that：
p(t|d) = word_t_count / word_d_count；其中word_t_count为文档d中属于主题t的word的个数，word_d_count为文档d中word的个数；
p(w|t) = word_coun / word_t ；其中word_count为主题t中word的个数，word_t为主题t中word的总数；
2、LDA模型所用分布
LDA模型遵循了“贝叶斯思想”，即：后验概率 = 先验概率 + 似然概率，由于在LDA中，主题是通过不断迭代来确定，即：第i次迭代获得的后验概率，会被用为第i+1次迭代中的先验概率，为了使得先验概率和后验概率的分布一致，在LDA中我们采用“共轭分布”来诠释模型。
在LDA中，似然概率为二项分布（多项分布），先验概率为beta分布（狄利克雷分布），后验概率为beta分布（狄利克雷分布）。
在LDA中，document下的topic分布，以及topic下的word分布 服从“狄利克雷分布”（先验分布），p(t|d)，p(w|t)（后验分布）的计算采用多项分布（似然概率），即对于p(t|d)有，Dirichlet(t|d) = Dirichlet(t) + Multicount(t_count)。同理对于p(w|t)有，Dirichlet(w|t) = Dirichlet(w) + Multicount(w_count)。
具体可查看LDA的公式版解析：文本主题模型之LDA(一) LDA基础。
二、LDA PPT
1、LDA解析
2、LDA和PLSA的对比
到此这篇lda主题模型（LDA主题模型主题数的选择）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
版权声明：
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权、违法违规、事实不符，请将相关资料发送至xkadmin@xkablog.com进行投诉反馈，一经查实，立即处理！
转载请注明出处，原文链接：https://www.xkablog.com/bcyy/39013.html