BTM：短文本主题建模

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

BTM：具有R的短文本的双向词主题建模