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【NLP入门教程】二十一、主题模型（LDA）

本教程旨在为初学者提供一份全面而系统的NLP入门指南，探索NLP的核心概念、方法和技术。无论你是计算机科学的新手，还是对自然语言处理领域感兴趣的研究人员，本教程都将为你提供所需的基础知识和实用技能。

  • 专栏地址：【NLP入门教程】

当谈到主题模型时，最常用且广泛应用的模型之一就是Latent Dirichlet Allocation（潜在狄利克雷分配，简称LDA）。LDA是一种用于从文档集合中发现主题结构的生成概率模型。它可以帮助我们揭示文本数据背后的潜在主题，并对文档进行主题分类。本章将详细介绍LDA的原理、数学表达式和实际应用。

LDA的原理

LDA是一种生成模型，基于两个假设：每个文档都由多个主题组成，每个主题都由多个单词组成。LDA通过对文档集合中的单词进行统计分析，推断出生成这些文档的主题分布和每个主题中单词的分布。

以下是LDA的数学原理和数学表达式：

  1. 基本符号和概念

    • M M

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