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Como você usa a alocação Dirichlet latente?
Como você usa a alocação Dirichlet latente?

Vídeo: Como você usa a alocação Dirichlet latente?

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Vídeo: Intuition behind Latent Dirichlet Allocation (LDA) for Topic Modeling 2024, Novembro
Anonim

O que é LDA?

  1. Escolha seu conjunto exclusivo de peças.
  2. Escolha quantas composições você deseja.
  3. Escolha quantas partes você quer por composto (amostra de um Poisson distribuição ).
  4. Escolha quantos tópicos (categorias) você deseja.
  5. Escolha um número entre diferente de zero e infinito positivo e chame-o de alfa.

Da mesma forma, você pode perguntar: Latent Dirichlet Allocation é aprendizado de máquina?

Alocação de Dirichlet latente ( LDA ) é um modelo probabilístico generativo de um corpus. A ideia básica é que os documentos são representados como misturas aleatórias ao longo latente tópicos, onde cada tópico é caracterizado por uma distribuição em palavras.

Da mesma forma, como funciona a modelagem de tópicos do LDA? LDA assume que os documentos são produzidos a partir de uma mistura de tópicos. Esses tópicos então geram palavras com base em sua distribuição de probabilidade. Dado um conjunto de dados de documentos, LDA volta atrás e tenta descobrir quais tópicos seria criar esses documentos em primeiro lugar. LDA é uma técnica de fatoração de matriz.

A respeito disso, como você pronuncia a alocação latente de Dirichlet?

O “ch” pode ser pronunciado como um som “sh” ou um som “k” forte. E a desinência “et” pode ser pronunciada em francês como “lay” ou como “let” com um som “t” forte. Alocação de Dirichlet latente foi explicado pela primeira vez em um artigo de pesquisa de 2003, mas como a maioria das técnicas, as idéias-chave foram publicadas anteriormente.

A alocação latente de Dirichlet é supervisionada ou não?

Isso mesmo LDA é um não supervisionado método. No entanto, pode ser estendido a um supervisionado 1.

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