【问题标题】:Topic Modeling: LDA and BTM主题建模:LDA 和 BTM
【发布时间】:2019-06-09 21:11:47
【问题描述】:

这里有人知道主题建模吗?我非常需要帮助。

1) 什么是主题建模 2) 什么是潜在狄利克雷分配和双项主题建模? 3)LDA和BTM有什么区别? 4) 它们是如何工作的?

我找到了一些研究,但我无法理解其中的一些,尤其是 BTM,它很难找到(即使在 YouTube 中,也找不到教程)。

非常感谢。

【问题讨论】:

    标签: topic-modeling topicmodels


    【解决方案1】:

    BTM 用于聚类短文本(例如调查答案、推特数据、短句),LDA 用于聚类长文本(例如新闻文章、整篇论文)。 BTM 对单词-单词共现进行聚类,LDA 对单词-文档出现进行聚类。 如果你喜欢 R,

    显示的两个链接都包含论文中数学的链接

    【讨论】:

    • 虽然主题建模的结果可以看作是软聚类,但主题建模的主要关注点是从文本中推断主题/主题。
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