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上传时间: 2012-08-04
详细说明： 从LSA到PLSA到LDA，对文本的建模一步步的完善，LDA在document到topic一层引入了dirichlet分布，这是它优于PLSA的地方，使得模型参数的数量不会随着语料库的扩大而增多。LDA建模中最关键的是对参数的估计，原始paper中使用的是variational inference和EM算法，但这不是必须的，实际上有更容易计算的方法：Gibbs Sampling。目前已经有该方法的实现。
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