Latente Dirichlet Allocation, LDA, ist ein generatives Modell, das es ermöglicht, Beobachtungssätze durch unbeobachtete Gruppen zu erklären, die erklären, warum einige Teile der Daten ähnlich sind.
Ich habe Latent Dirichlet Allocation ( sklearn Implementierung) verwendet, um etwa 500 wissenschaftliche Artikel-Abstracts zu analysieren und ich habe Themen mit den wichtigsten Wörtern (in deutscher Sprache). Mein Problem besteht darin, dies...
01.02.2016, 20:53
Ich gehe jetzt durch LDA (Latent Dirichlet Allocation) Topic Modeling-Methode, um bei der Extraktion von Themen aus einer Reihe von Dokumenten zu helfen. Wie ich anhand des unten stehenden Links verstanden habe, handelt es sich hierbei um einen...
23.12.2015, 06:09
Ich möchte die Beziehung zwischen latenter Dirichlet-Zuweisung (LDA) und der generischen Aufgabe des Dokumentenclusterns verdeutlichen.
Die LDA-Analyse tendiert dazu, die Themenanteile für jedes Dokument auszugeben. Wenn mein Verständnis stim...
07.07.2011, 14:17