文件名称:
Topic_Modeling：一个从头复制了多个主题建模算法的仓库-源码
开发工具:
文件大小: 59kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-13
详细说明：主题建模
一个从头复制了多个主题建模算法的仓库
pLSA概率潜在语义分析-plsa.py 原始论文可在中找到，使用EM算法估计主题分布，每个文档中的单词分布
潜在狄利克雷分配（LDA）算法-lda.py 原始论文可以在这里找到 ，我使用的MCMC算法是折叠的Gibbs采样 ，对我来说，它比原始作者提出的变分推理更容易实现。 我在一个小的数据集上进行了测试，该数据集包含约120条Yelp评论，涵盖了三个主要类别（海鲜，水暖，宠物店）。该算法可以清楚地识别每个主题的关键字。
短文本算法的双项主题模型-btm.py 原始论文可以在中找到，我在这里使用的MCMC算法是吉布斯采样法
Twitter主题建模原始论文可以在找到
Yelp数据集开源评论数据
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