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上传时间: 2021-02-24
详细说明：谈起LDA，自然需要引入pLSA。pLSA是用一个生成模型来建模文章的生成过程。假设有K个主题，M篇文章；对语料库中的任意文章d，假设该文章有N个词，则对于其中的每一个词，我们首先选择一个主题z，然后在当前主题的基础上生成一个词w。生成主题z和词w的过程遵照一个确定的概率分布。设在文章d中生成主题z的概率为[公式]，在选定主题的条件下生成词w的概率为[公式]，则给定文章d，生成词w的概率可以写成：LDA可以看作是pLSA的贝叶斯版本，其文本生成过程与pLSA基本相同，不同的是为主题分布和词分布分别加了两个狄利克雷（Dirichlet）先验。为什么要加入狄利克雷先验呢？这就要从频率学派和贝叶斯学
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