Tartalomjegyzék:

Hogyan használja a látens Dirichlet allokációt?
Hogyan használja a látens Dirichlet allokációt?

Videó: Hogyan használja a látens Dirichlet allokációt?

Videó: Hogyan használja a látens Dirichlet allokációt?
Videó: Latent Dirichlet Allocation (Part 1 of 2) 2024, November
Anonim

Mi az LDA?

  1. Válassza ki egyedi alkatrészkészletét.
  2. Válassza ki, hány kompozitot szeretne.
  3. Válassza ki, hány alkatrészt szeretne kompozitonként (minta egy Poissonból terjesztés ).
  4. Válassza ki, hány témát (kategóriát) szeretne.
  5. Válasszon egy számot nem nulla és pozitív végtelen között, és nevezze alfanak.

Hasonlóképpen felteheti a kérdést, vajon a látens Dirichlet allokáció gépi tanulás?

Látens Dirichlet allokáció ( LDA ) egy korpusz generatív valószínűségi modellje. Az alapötlet az, hogy a dokumentumok véletlenszerű keverékekként jelennek meg rejtett témakörök, ahol minden témát a szavak közötti eloszlás jellemez.

Hasonlóképpen, hogyan működik az LDA témamodellezés? LDA feltételezi, hogy a dokumentumok vegyes témákból készülnek. Ezek a témák ezután szavakat generálnak a valószínűségi eloszlásuk alapján. Adott egy dokumentumadatkészlet, LDA visszalép, és megpróbálja kitalálni, milyen témákat lenne először hozza létre azokat a dokumentumokat. LDA egy mátrixfaktorizációs technika.

Ezzel kapcsolatban hogyan ejtik ki a látens Dirichlet allokációt?

A „ch” kiejthető „sh” hangként vagy kemény „k” hangként. Az „et” végződést pedig francia módra „lay”-nek vagy „let”-nek lehet ejteni kemény „t” hanggal. Látens Dirichlet allokáció Először egy 2003-as kutatási cikkben fejtették ki, de a legtöbb technikához hasonlóan a kulcsfontosságú ötleteket korábban publikálták.

A Latent Dirichlet Allokáció felügyelt vagy felügyelet nélkül?

Ez így van LDA egy felügyelet nélkül módszer. Azonban ki lehetne terjeszteni a felügyelt egy.

Ajánlott: