PLSA

PLSA模型简介

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)1、文档生成  对于某一篇特定的文章，其生成过程可以看做如下方式：1.为这篇文章制造一个特定的doc_topic的骰子2.先掷doc_topic骰子，产生一个主题3.找到对应主题的topic_word骰子，投掷产生一个词4.重复步骤2、3直至文档生成2、符号标记1.DD文档P(di)P(di)表示文档didi出现的概率(认为是一个未知
维格堂406小队·2020-09-13 13:51

PLSA原理

一、原理来源：https://www.cnblogs.com/xueliangliu/archive/2012/08/01/2962162.htmlPLSA是个从文档中发现topic的算法，它认为文本可以分三个层次来理解。1，文档(d)；2，主题(z)；3，单词(w)，既一个文档包含若干主题，每个主题包含若干单词。从概率层面来讲，这里的包含其实是某种分布。也就是说，一个文档可以看做在一些主题上面的
蕾姆233·2020-09-13 12:33

plsa 公式推导

plsa中完全数据（completedata）的似然函数：其中，表示文档i中的第j个单词的主题是否为k，如果为k则为1，否则为0相应地，对数似然函数如下然后Qfunction就是又有两个约束条件：下面利用拉格朗日乘法求参数拉格朗日函数
march_on·2020-09-13 12:07

PLSA

1.引子Bag-of-Words模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(ComputerVision)也开始崭露头角，但在实际应用过程中，它却有一些不可避免的缺陷，比如：稀疏性(Sparseness):对于大词典，尤其是包
iteye_20561·2020-09-13 12:04

PLSA的理解及推导

plsa对于文本主题的发展，在于其对于lsa进行了概率化，也就是文档的生成过程涉及到了选择主题，然后从主题中选择单词的过程，这二个选择的过程都满足多项式分布的情况。
赵小越·2020-09-13 11:29

小白自总结【pLSA】实验详细记录

小白记录，如有错误或不妥之处，请大神们赐教嘻嘻嘻（注：实验数据为POI数据，实验目的是对一定范围内的POI信息进行语义分析，得其主题词——后来才发现用该数据进行pLSA实验其实是不合适的）图1总实验流程一
YWP_2016·2020-09-13 11:59

PLSA详细介绍

1.引子Bag-of-Words模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(ComputerVision)也开始崭露头角，但在实际应用过程中，它却有一些不可避免的缺陷，比如：稀疏性(Sparseness):对于大词典，尤其是包
看星星灰·2020-09-13 11:49

PLSA详解推导

PLSA的概率图模型如下其中D代表文档，Z代表隐含类别或者主题，W为观察到的单词，表示单词出现在文档的概率，表示文档中出现主题下的单词的概率，给定主题出现单词的概率。
看星星灰·2020-09-13 11:17

通俗理解LDA主题模型

理解LDA，可以分为如下5个步骤：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布两个模型：PLSA、LDA一个采样：Gibbs采样本文按照上述五个步骤来阐述，
安替-AnTi·2020-08-25 05:21

概率潜在语义分析（ PLSA）详解

文章目录生成模型共现模型模型性质模型参数与LSA关系PLSA实现算法概率潜在语义分析（probabilisticlatentsemanticanalysis,PLSA）是一种利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督方法
zhong_ddbb·2020-08-23 08:48

PLSA-概率潜语义分析

，其中，，根据贝叶斯公式，概率潜语义分析，主要步骤;最大化以下函数，我们用期望最大值化算法，期望最大值化算法：E步：，，，M步：最大化以下最大化问题：求上述的最大化问题，采用拉格朗日乘子法：，——————————————————————————————————————————————————，，，，，，，———————————————————————————————————————————————
Captain_zp·2020-08-23 08:40

概率潜在语义分析（PLSA）

概率潜在语义分析（ProbabilisticLatentSemanticAnalysis，PLSA）是一种利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法。模型最大特点是用隐变量表示话题。
Illidan Stormrage·2020-08-23 08:52

SVD分解——>潜在语义分析LSA(I)——>概率性潜在语义分析PLSA(I)

SVD分解正交矩阵：若一个方阵其行与列皆为正交的单位向量，则该矩阵为正交矩阵，且该矩阵的转置和其逆相等。两个向量正交的意思是两个向量的内积为0。正定矩阵：如果对于所有的非零实系数向量zzz，都有zTAz>0z^TAz>0zTAz>0，则称矩阵AAA是正定的。正定矩阵的行列式必然大于0，所有特征值也必然>0。相对应的，半正定矩阵的行列式必然≥0。维基百科中对SVD的解释假设有m×nm×n
蠡1204·2020-08-23 06:10

统计学习方法-概率潜在语义分析（PLSA）-读书笔记

统计学习方法-PLSA-读书笔记1、前言2、概率潜在语义分析模型2.1生成模型2.2共现模型3、概率潜在语义分析算法1、前言概率潜在语义分析，是一种利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法
qq_38829768·2020-08-23 06:00

概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA）

文章目录1.概率潜在语义分析模型1.1基本想法1.2生成模型1.3共现模型1.4模型性质2.概率潜在语义分析的算法概率潜在语义分析（probabilisticlatentsemanticanalysis，PLSA
Michael阿明·2020-08-23 06:11

概率潜在语义分析(PLSA)

文章目录基本概要生成模型和共现模型概率潜在语义分析的算法基本概要概率潜在语义分析是一种利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法。模型最大的特点就是用隐变量表示话题。整个模型表示文本生成话题，话题生成单词，从而得到单词-文本共现数据的过程。假设每个文本由一个话题分布决定，每个话题由一个单词分布决定。概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发，1999年由Hofmann提出。最初用于文本数据挖
Nstar-LDS·2020-08-23 06:29

【机器学习】潜在语义分析LSA和PLSA

文章目录1.词袋模型(BOW)2.潜在语义分析(LSA)2.1LSA的优点2.2LSA的不足3.PLSA(基于概率的LSA)1.词袋模型(BOW)  在自然语言处理NLP领域中，词袋模型（bagofwords
Mankind_萌凯·2020-08-23 04:58

pLSA概率潜在语义分析

概率潜在语义分析（PLSA）李航《统计学习方法》：习题代码实现pLSA用于主题模型：实例PLSAintroduction:http://blog.tomtung.com/2011/10/plsa
满腹的小不甘·2020-08-23 04:50

一文详解LDA主题模型

PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的
达观数据·2020-08-22 10:21

LDA（Dirichlet Distribution）主题模型基本知识与理解（一）

，而在实际生产中，很多方法可以被用来做降维（正则化Lasso/Ridge回归、PCA主成分分析、小波分析、线性判别法、拉普拉斯特征映射等），其中基于主成分分析（PCA）的TopicModel技术包含了pLSA
奋斗的小炎·2020-08-17 18:29

我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)

两个模型：pLSA、L
mantchs·2020-08-16 09:05

python自然语言处理之lda

自然语言处理之LDALDA由PLSA发展而来，PLSA由LSA发展而来，同样用于隐含语义分析，这里先给出两篇实现LSA和PLSA的文章链接。
数据科学家corten·2020-08-16 07:48

LDA主题模型浅析 -- 笔记

是两个常用模型的简称:LinearDiscriminantAnaliysis和LatentDirichletAllocation.LDA（LatentDirichletAllocation）在文本建模中类似于SVD,PLSA
Juanly Jack·2020-08-16 07:41

LDA主题聚类学习小结

2013-10-0121:40),已有37次阅读，共0个评论目录：[-]LDA模型算法简介：LDA模型构建原理：UnigramModel（词袋模型）：BayesUnigramModel（贝叶斯词袋模型）PLSA
july_2·2020-08-16 06:31

机器学习 之 LDA主题模型

先放上来大神学习LDA的五个步骤：1.一个函数：gamma函数2.四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布3.一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架4.两个模型：pLSA、LDA5
Claire_Bear7·2020-08-16 05:37

NLP --- 文本分类(基于LDA的隐语意分析详解)

前几节我们分析了向量空间模型（VSM）、基于奇异值分解（SVD）的潜语意分析（LSA）、基于概率的潜语意分析（PLSA）这些模型都是为了解决文本分类问题，他们各自有自己的优点和缺点，其中VSM模型简单方便但是容易造成维度爆炸和计算量慢的缺点
zsffuture·2020-08-14 02:53

lda plda主题模型

通俗理解LDA主题模型前言理解LDA，可以分为下述5个步骤：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA
车水洒·2020-08-14 01:59

LSA，pLSA原理及其代码实现

转自http://www.cnblogs.com/bentuwuying/一.LSA1.LSA原理LSA(latentsemanticanalysis)潜在语义分析，也被称为LSI(latentsemanticindex)，是ScottDeerwester,SusanT.Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法。该方法和传统向量空间模型(vectorspacemodel)一样使用
KIDGIN7439·2020-08-09 06:05

世界一流的教育大佬：芬兰，教你如何让孩子成为跨界精英

原因很简单，曾多次在PLSA国际学生评估项目成绩遥遥领先而受到全球的热烈追捧，芬兰俨然成了国际教育界的一个样板。
特汇亲子·2020-07-30 00:18

主题模型之LDA

WelcomeToMyBlog文本建模之UnigramModel考虑了先验分布，但是没有考虑主题主题模型之PLSA考虑了主题，但是没有考虑先验分布本篇介绍的LDA(LatentDirichletAllocation
LittleSasuke·2020-07-14 01:47

主题分析模型LDA的spark实现

主体分析模型主要有PLSA（ProbabilisticLatentSemanticAnlysis，概率引语义分析）和LDA（LatentDirichletAllocation，隐含狄利克雷分布），在此暂时介绍
ZH519080·2020-07-13 01:05

因子分解模型——SVD、SVD++、timeSVD++

这些隐藏的特征能够解释观测到的评分，该模型的一些实例包括pLSA模型、神经网络模型、隐式Dirichlet分配模型，以及由用户-物品评分矩阵的因子分解推导出的模型（也叫做基于SVD的模型）。
续写童话·2020-07-12 13:35

本文建模系列值三：LDA感悟

和之前的pLSA文本模型相比，LDA算是贝叶斯观点的pLSA,所谓贝叶斯观点，就是什么都是不确定的，不像pLSA中的p(z|d)，虽然是个隐变量，但是还是确定的值，然而对于贝叶斯学派观点，其概率是不确定的
luchi007·2020-07-12 01:25

自然语言处理常见算法与模型

不保证正确性尊重原创，感谢原作者知识共享，版权均归原作者所有NLP预训练模型信息熵、最大熵模型(MaxEnt/MEM)概率图模型、贝叶斯网络、马尔可夫随机场(MRF)、条件随机场(CRF)、隐马尔科夫模型(HMM)：pLSA
安小兴先生·2020-07-10 12:07

topic model (LSA、PLSA、LDA)

Topic模型概要：LFM（依赖于矩阵分解）LSA(LSI)（SVD分解）PLSI（EM算法优化，频率学派，参数未知但固定）LDA（在PLSA基础上加上贝叶斯框架，α,β~dirichlet分布,分别作为主题
冰鋒·2020-07-02 09:42

机器学习：浅谈先验概率，后验概率

主题模型LDA算法是自PLSA之后一个重大提升。
liyaohhh·2020-07-02 09:09

主题模型（4）——LDA模型及其Gibbs Sample求解

之前关于主题模型整理了《文本建模之UnigramModel，PLSA与LDA》与《再看LDA主题模型》两篇博客，以及针对PLSA的求解整理了博客《主题模型（3）——PLSA模型及其EM算法求解》，这一篇博客将继续整理
zxhohai·2020-07-02 02:05

概念主题模型简记

主要包括以下几个模型：LSA(latentsemanticanalysis)、PLSA(probabilitylatentsemanticanalysis)、LDA(latentdirichletallocation
小村长·2020-07-01 11:10

潜在狄利克雷分配（LDA）基础

文章目录狄利克雷分布LDA模型基本想法模型定义LDA与PLSA异同潜在狄利克雷分配（latnetDirichletallocation,LDA）模型是文本集合的生成概率模型。
zhong_ddbb·2020-06-30 16:22

参数估计方法和非参数估计方法

https://wenku.baidu.com/view/1cf9639efab069dc502201fe.html以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。
简单点1024·2020-06-30 13:23

概率语言模型及其变形系列(5)-LDA Gibbs Sampling 的JAVA实现

本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数Inference方法。
LarryNLPIR·2020-06-30 05:30

文本语言模型的参数估计-最大似然估计、MAP及贝叶斯估计

以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类语言模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。
LarryNLPIR·2020-06-30 05:59

pLSA 和 LDA

作者：weizier链接：https://www.zhihu.com/question/23642556/answer/38969800来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。”在这些文档中出现的概率相当。一般来说一篇文档都含有多个主题，这些主题之间所占比例有所不同，一篇文档10%是有关猫90%有关狗，那么这篇文档“狗”这个词出现的次数可能会是“猫”的9倍。如
xiaocong1990·2020-06-30 00:36

自然语言处理 第七期

传统机器学习–LDApLSA、共轭先验分布；LDA主题模型原理LDA应用场景LDA优缺点LDA参数学习使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类一、pLSA、共轭先验分布；LDA
xh999bai·2020-06-29 23:00

主题模型TopicModel：Unigram、LSA、PLSA主题模型详解

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42560693主题模型历史：Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年，ThomasHofmann又在此基础上，提出了概率性潜在语义索引（ProbabilisticLatentSemanticIndexing，简称
笔尖的痕·2020-06-29 21:23

PLSA详解

pLSA的原理理解首先，我们直接来看一下pLSA是一个什么东西，从简单入手。不去管参数计算的问题，先弄明白pLSA的目的再说。
weixin_33946605·2020-06-28 08:02

语义分析的一些方法(二)

说到主题模型，第一时间会想到pLSA，NMF，LDA。关于这几个目前业界最常用的主题模型，已经有相当多的介绍了，譬如文献[60，64]。
wbj0110·2020-06-27 14:49

EM推导PLSA模型

EM推导PLSA模型回归EM算法以上是EM算法的框架，基本思想是：E步骤：求当隐变量给定后当前估计的参数条件下的后验概率M步骤：最大化completedata对数似然函数的期望，把E步当做是已知值，得到新的参数值不断迭代以上步骤直到收敛
疯女孩爱飞·2020-06-27 10:39

让机器读懂文章: pLSA模型推导及实现

让机器读懂文章:pLSA模型推导及实现概述pLSA模型pLSA的EM算法推导pLSA的实现总结参考文献概述人类读懂文章是一个很自然的行为，当我们读完一篇《背影》的时候，我们就可以知道这篇文章在写些什么，
李兰溪·2020-06-27 06:16

LDA-隐狄利克雷分布-主题模型

LDA模型算是pLSA模型的一个升级版吧，全程是LatentDiri
XGBoost·2020-06-27 04:41
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