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淺析機(jī)器學(xué)習(xí)的主題模型和語(yǔ)義分析
2017-12-21
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淺析機(jī)器學(xué)習(xí)的主題模型和語(yǔ)義分析

下面和大家分享下機(jī)器學(xué)習(xí)中ＬＤＡ主題模型的心得，首先從大體上來(lái)說(shuō)假設(shè)有400篇文檔，每一篇文檔后面都m個(gè)主題，可以是 醫(yī)學(xué)，教育，軍事。。 那么對(duì)這400篇文檔我們提取出它的詞庫(kù)，假設(shè)一共有L個(gè)詞

那么每一個(gè)主題后面都對(duì)應(yīng)著一個(gè)詞庫(kù)，我們可以理解為每一個(gè)主題后面都對(duì)應(yīng)著L維的一個(gè)詞分布。好的接下來(lái)我們拿到一篇文檔，它后面有個(gè)主題分布是m維的，那么我們從這m維的主題分布中根據(jù)分布選出一個(gè)主題，然后這個(gè)主題背后又有一個(gè)L維的詞庫(kù)分布，再?gòu)倪@個(gè)詞庫(kù)分布中選出一個(gè)詞。然后不斷地迭代，這就是LDA總體在干的事情?？傮w看上去好像不難，不過(guò)具體討論到各個(gè)主題分布，以及相應(yīng)的詞分布時(shí)可能就有點(diǎn)繞了，LZ也是花了一些力氣才把它理解
　那么接下來(lái)我們先討論一個(gè)叫做beta分布東西，那么對(duì)它進(jìn)行一個(gè)高維推廣就是一個(gè)狄利克雷分布，這個(gè)分布，有了這兩個(gè)東西，其實(shí)說(shuō)白了，主題分布就一個(gè)狄利克雷(簡(jiǎn)記為dir)分布乘上一個(gè)多項(xiàng)分布，根據(jù)共軛分布，所以就得到一個(gè)新的狄利克雷分布，這個(gè)dir分布那么他有個(gè)參數(shù)alpha需要調(diào)參，當(dāng)這個(gè)參數(shù)大于1，那么一篇文檔的主題就越不明顯，如果這參數(shù)小于1，那么這篇文檔的主題就更加突出。接下來(lái)我們對(duì)于詞分布做同樣的事情，每一個(gè)詞都是一個(gè)參數(shù)為alpha2的dir分布，好了那么主題分布有了，關(guān)于我們文檔主題的個(gè)數(shù)m和主題分布alpha和alpha2需要自己調(diào)參的，根據(jù)實(shí)際情況。
　好了那么詞分布有了，主題分布有了，我們就能做開(kāi)頭說(shuō)的事情了，對(duì)于一篇文檔，更加dir的主題分布選出主題，再根據(jù)主題后面的詞分布選出詞，那么我們就能選出這個(gè)主題在這篇文檔中的詞，或者這個(gè)詞的主題關(guān)于其中的公式推動(dòng)請(qǐng)?jiān)试SLZ偷個(gè)懶（哈哈哈）很多文獻(xiàn)中都有相關(guān)推導(dǎo)，其實(shí)是LZ找不到文檔了
　接下來(lái)我們說(shuō)gibbs采樣，其實(shí)也可以說(shuō)得很簡(jiǎn)單，就是假如一篇文檔中有諾干個(gè)詞，那么我們把其中一個(gè)詞去掉z,然后看其他詞對(duì)于主題分布，那么我們就能求在去掉z詞之后詞z的主題分布，然后從這個(gè)分布中根據(jù)概率選出一個(gè)主題，這就是這個(gè)詞的主題。

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