plsa 第3页

PLSA模型简介

PLSA作为一种主题模型，提供了一种文本语义分析的手段，在自然语言处理中有很多应用，例如广告推荐、文本分类、改善搜索相关性等。

river_hiter·2020-06-26 05:12

Probability Latent Semantic Analysis (PLSA) 模型学习笔记

ProbabilityLatentSemanticAnalysis(PLSA)模型学习笔记PLSA是前面LSA的兄弟版，相比于LSA而言，PLSA定义了概率模型，而且每个变量以及相应的概率分布和条件概率分布都有明确的物理解释了

bigface1234fdfg·2020-06-24 20:18

机器学习代码整理pLSA、BoW、DBN、DNN

机器学习代码整理pLSA、BoW、DBN、DNN2015年05月19日11:13:00曼陀罗彼岸花阅读数：2946丕子同学整理点自己的代码：Lp_LR、Pagerank(MapReduce)、pLSA、

lusic01·2020-06-24 10:54

LDA

Probabilisticlatentsemanticanalysis（PLSA）LDA可以

网迷·2020-06-24 00:03

主题模型

文章目录主题模型定义主题模型历史简单案例引入知识储备：SVD——奇异值分解1、特征值2、SVD分解3、SVD与PCAPLSA——概率隐性语义分析1、SVD2、LSA3、PLSAPlSA原理应用1、PLSA

jiayalu·2020-06-23 22:26

[学习笔记]学习主题模型(Topic Model)和PLSA( probabilistic latent semantic analysis）

from:http://www.hxxiaopei.com/?p=71读了著名的【GoogleNewsPersonalizationScalableOnlineCF】，提及到针对用户聚类，利用相似用户性信息计算喜欢的news。其中包含min-hash以及plsi，产生了对plsi的兴趣。plsi是model-based推荐算法，属于topic(aspect)model，最近研究了topicmode

hxxiaopei·2020-06-23 17:43

主题模型（3）——PLSA模型及其EM算法求解

之前整理过两篇关于主题模型的博客《文本建模之UnigramModel，PLSA与LDA》和《再看LDA主题模型》，主要是整理了主题模型的由来和推导过程，关于模型参数怎么计算没有过多涉及，因此接下来将分两篇博客

zxhohai·2020-06-23 15:26

智能问答中Answer seletcion的一些总结

2.PLSA（ProbabilisticLatentSemanticAnalysis）或者LDA（LatentDirichletAllocation

Ted_Li·2020-06-23 14:08

PLSA主题模型

摘自这里PLSA的通俗理解：想象某个人要写N篇文档，他需要确定每篇文档里每个位置上的词。

Just_Try·2020-06-22 12:29

潜在狄利克雷分布（LDA）初探

文章目录多项式分布与狄利克雷分布多项式分布狄利克雷分布潜在狄利克雷分布模型文本生成模型定义LDA与PLSA异同潜在狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation,LDA），是一种无监督学习算法

VariableX·2020-06-22 07:54

概率语言模型及其变形系列(1)-PLSA及EM算法

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·2020-06-21 14:01

概率语言模型及其变形系列(2)-LDA及Gibbs Sampling

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·2020-06-21 14:55

统计学习方法-潜在狄利克雷分配（LDA）-读书笔记

统计学习方法-潜在狄利克雷分配（LDA）-读书笔记1、前言2、狄利克雷分布3、潜在迪利克雷分配模型3.1LDA和PLSA3.2生成过程3.3概率公式4、算法4.1LDA的吉布斯抽样算法4.2LDA的变分

qq_38829768·2020-06-21 05:41

【NLP】Word Embedding（word2vec、glove）

WordEmbedding学习笔记在NLP中，对文本的表示方法：bag-of-words：基于one-hot、tf-idf、textrank等主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征

YeZzz·2020-06-18 18:00

2017年校长领导力提升暑期国际工作坊学习笔记（一）

2017暑期国际工作坊授课专家17、18日，芬兰的尤卡·阿拉法教授带我们走进芬兰，感受芬兰的基础教育现状，了解芬兰PlSA成功背后的关键因素——基于学校教学与管理的视角，以及新课程改革背景下校长面临的挑战与素质要求等等

李艳平·2020-04-10 21:39

06 主题模型 - pLSA又称pLSI - 基于概率的潜在语义分析模型

02主题模型-SVD矩阵分解、LSA模型03主题模型-LSA案例04主题模型-NMF05主题模型-坐标轴下降法pLSA的另一个名称是ProbabilisticLatentSemanticIndexing

白尔摩斯·2020-04-06 00:17

pLSA主题模型

这里打算和大家分享一下PLSA主题模型，这

杰伦哎呦哎呦·2020-04-02 13:19

07 主题模型 - 知识补充 - 概率知识、二项\多项\Beta\Dirichlet分布

06主题模型-pLSA又称pLSI-基于概率的潜在语义分析模型为了讲后续的LDA算法，需要补充一点数学知识。

白尔摩斯·2020-03-28 09:08

[他山之石] 3 常见机器学习方法总览

这里总结了常见的几个机器学习算法：朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归、线性回归、KNN、SVM、Boosting、聚类、pLSA、LDA、GDBT、Regularization、异常检测、EM算法、Apriori

xzhren·2020-03-26 04:22

LDA 与PLSA

lda先验为0的时候就是plsa,lda只不过是plsa加了dirichlet先验，一个是MLE,一个是bayesian。数据量很多时，bayesian趋向于mle。而PLSA并行比LDA简单许多。

chaaffff·2020-03-11 20:15

LDA 与 LSA、PLSA、NMF相比

“pLSA模型的作者ThomasHoffmann提出的机器学习算法是EM。

chaaffff·2020-03-07 00:02

Text mining and analytics第四学习笔记

3）文档集群的混合模型是如何与一个主题模型(如PLSA)相关的?它们有什么相似之处?他们不同在哪里?4）在估算混合模型的所有参数后，我们如何确定每个文档的集群?5）分层聚集聚类是如何工作的?

ruoruo弱弱·2020-02-23 22:19

补充：理解EM算法

典型的应用：GMM、pLSA正文算法分成两步：E步和M步Paste_Image.pngE步：根据参数初始值或上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概率（分布），其实就是隐性变量的期望。

mingyan926·2020-02-23 16:22

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。

单调不减·2020-02-11 23:23

语义分析的总结（二）

说到主ti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ti模型，已经有相当多的介绍了，譬如文献[60，64]。

stonelin3935·2020-01-08 21:41

4.2.从朴素贝叶斯到主题模型

而在主题模型中（pLSA和LDA），一个文档是由多个主题集合而成的。每个主题相当于一个朴素贝叶斯的文档类

mingyan926·2020-01-07 12:00

高分辨率遥感图像理解读书笔记（2）——精细化遥感目标分割

前向分步算法、提升树、梯度提升、级联学习框架、Haar特征、级联分类器训练方法2、基于随机几何模型的遥感目标检测点过程、标记点过程3、基于主题语义模型的遥感目标提取分水岭分割、特征提取、主题语义建模、PLSA

大概是只翻车鱼的莫方·2019-11-08 01:00

自然语言处理从小白到大白系列（1）Word Embedding之主题模型

有些同学一提到WordEmbedding，马上就想到的是word2vec，glove，fasttext，cBOW，skip-gram，然而却常常忽略最基本的文本嵌入方法，如本文提到的主题模型，包括pLSA

Jamie_Wu·2019-10-07 10:01

概率隐语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis, PLSA)

ProbabilisticLatentSemanticAnalysisPLSA来自于一篇1999年UAI的一篇文章，他研究的是一下概率图：其中d表示document，z是隐变量，表示潜在的语义，w是表示词word。从独立性来看，这个图跟下面的图是等价的，都满足d⊥w∣zd\botw|zd⊥w∣z所以在那篇原始论文中[1]，求解模型的时候，直接求解了(b)模型。求解方法就是标准的EM方法（更多可看我

qjgods·2019-08-29 16:53

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、LDA。

mantch·2019-07-28 16:28

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、LDA。

mantch·2019-07-28 16:00

机器学习基础知识点③：词嵌入

基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words；主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：word2vec、fastText、glove基于词向量的动态表征

NLP_victor·2019-06-04 19:14

NLP Task5

学习内容朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行文本分类SVM模型SVM的原理利用SVM模型进行文本分类LDA主题模型pLSA、共轭先验分布LDA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

hongyesuifeng·2019-05-20 21:22

技术积累

十大算法决策树决策树模型集成学习SVM算法SVM理论EM算法EM理论篇GMM、Kmeans与EM三、NLP算法文本分词中文分词jieba分词原理维比特算法求解最优分词最大熵模型最大熵模型-理论篇主题模型主题模型——总结pLSA

dreampai·2019-04-29 17:18

数据挖掘（一）主题模型（Topic Modeling）

TopicModeling）1.主题建模的目的从文档集合中自动地找出一系列的主题（topics），每个文档集内可能有多个主题；主题：由众多词汇的概率分布（distribution）组成；常用模型：LDA,pLSA

夜里惊羽·2019-04-23 11:36

自然语言处理之LDA主题模型

1.LDA基本原理1.1PLSA Hoffman于1999年提出的PLSA，Hoffman认为一篇文档(Document)可以由多个主题(Topic)混合而成，而每个Topic都是词汇上的概率分布，文章中的每个词都是由一个固定的

herosunly·2019-04-20 10:40

自然语言处理从小白到大白系列（1）Word Embedding之主题模型

有些同学一提到WordEmbedding，马上就想到的是word2vec，glove，fasttext，cBOW，skip-gram，然而却常常忽略最基本的文本嵌入方法，如本文提到的主题模型，包括pLSA

Jamie_Wu·2019-03-22 10:07

特征提取方法简介

one-hot表示一个词bag-of-words表示一段文本tf-idf用频率的手段来表征词语的重要性text-rank借鉴page-rank来表征词语的权重从基于SVD纯数学分解词文档矩阵的LSA，到pLSA

miner_zhu·2018-12-18 10:03

再看LDA主题模型

之前学习文本挖掘时已经写过一篇关于主题模型的博客《文本建模之UnigramModel，PLSA与LDA》，前几天小组讨论主题模型时，又重新理解了一遍LDA，有了更深刻的认识，特记录一下。

zxhohai·2018-11-13 21:14

LDA模型分析（三）：LDA建模与求参

pLSA与LDA对比：LDA就是在pLSA的基础上加层贝叶斯框架，即LDA就是pLSA的贝叶斯版本。

林桉·2018-10-23 00:16

隐语义模型和Matrix Factorization Model

隐语义模型：latentfactormodel和latentfactormodel相关的名词有LSI，pLSA，LDA和topicmodel。隐语义模型的核心思想在于，通过隐含特征联系用户和物品。

做推荐的Bella酱·2018-09-18 16:11

机器学习主题模型之LSA、pLSA、NMF

一、主题模型（TopicModel）判断文档相似性的传统方法是通过查看两个文档共同出现的词项（terms，不重复的words）有多少，如TF-IDF等。但这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的词项很少甚至没有，但两个文档是相似的。主题模型是用来在大量文档中发现潜在主题的一种统计模型。如果一篇文章有一个中心思想，那么一些特定词语会出现的比较频繁；真实情况下，一个文档中通常包含

liuy9803·2018-07-13 12:04

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

生活不只*眼前的苟且·2018-05-24 20:08

LDA 主题模型

常见的文本建模方法包括：Unigram、PLSA、LDA、词向量模型（CBOW、Skip-gram）等。LDA模型是一种主题模型（topicmodel），属于词袋（不关心词与词之间的次序）模型。

Chen_SL·2018-01-13 10:33

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·2017-11-29 00:00

Python探索之pLSA实现代码

pLSA(probabilisticLatentSemanticAnalysis)，概率潜在语义分析模型，是1999年Hoffman提出的一个被称为第一个能解决一词多义问题的模型，通过在文档与单词之间建立一层主题

liuph_·2017-10-25 14:26

NLP —— 图模型（三）pLSA（Probabilistic latent semantic analysis，概率隐性语义分析）模型

LSA（Latentsemanticanalysis，隐性语义分析）、pLSA（Probabilisticlatentsemanticanalysis，概率隐性语义分析）和LDA（LatentDirichletallocation

Determined22·2017-07-26 09:00

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