Statistiques et Big Data topic-models

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Packages R pour effectuer la modélisation de sujet / LDA: juste `topicmodels` et` lda` [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé l'année dernière . Il me semble que seuls deux packages R sont capables d'effectuer l' allocation de …

29 r bayesian text-mining topic-models latent-dirichlet-alloc

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Modèles de sujet et méthodes de cooccurrence de mots

Les modèles de sujet populaires comme LDA regroupent généralement les mots qui ont tendance à co-apparaître ensemble dans le même sujet (cluster). Quelle est la principale différence entre de tels modèles de sujet et d'autres approches simples de regroupement basées sur la cooccurrence comme PMI? (PMI signifie Pointwise Mutual Information, …

26 machine-learning text-mining natural-language topic-models

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Stabilité des sujets dans les modèles de sujets

Je travaille sur un projet où je souhaite extraire des informations sur le contenu d'une série d'essais ouverts. Dans ce projet particulier, 148 personnes ont écrit des essais sur une organisation étudiante hypothétique dans le cadre d'une expérience plus vaste. Bien que dans mon domaine (psychologie sociale), la façon typique …

23 machine-learning model-selection small-sample topic-models dirichlet-process

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Interprétation naturelle pour les hyperparamètres LDA

Quelqu'un peut-il expliquer quelle est l'interprétation naturelle des hyperparamètres LDA? ALPHAet BETAsont des paramètres des distributions de Dirichlet pour les distributions de mots (par document) et (par sujet) de mots respectivement. Cependant, quelqu'un peut-il expliquer ce que signifie choisir des valeurs plus élevées de ces hyperparamètres par rapport à des …

21 interpretation prior topic-models hyperparameter

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Comment calculer la perplexité d'un récalcitrant avec l'allocation de Dirichlet latente?

Je suis confus sur la façon de calculer la perplexité d'un échantillon d'exclusion lors de l'allocation de Dirichlet latente (LDA). Les articles sur le sujet passent dessus, me faisant penser que je manque quelque chose d'évident ... La perplexité est considérée comme une bonne mesure de la performance de LDA. …

18 text-mining topic-models

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Prédiction de sujet utilisant l'allocation de Dirichlet latente

J'ai utilisé LDA sur un corpus de documents et trouvé quelques sujets. La sortie de mon code est deux matrices contenant des probabilités; l'une des probabilités doc-topic et l'autre probabilités word-topic. Mais je ne sais pas comment utiliser ces résultats pour prédire le sujet d'un nouveau document. J'utilise l'échantillonnage Gibbs. …

17 text-mining topic-models

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Modèles de sujet pour les documents courts

Inspiré par cette question , je me demande si des travaux ont été effectués sur des modèles de sujet pour de grandes collections de textes extrêmement courts. Mon intuition est que Twitter devrait être une inspiration naturelle pour de tels modèles. Cependant, à partir d'une expérimentation limitée, il semble que …

14 references text-mining topic-models natural-language

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Quand utiliser LDA sur GMM pour le clustering?

J'ai un ensemble de données contenant l'activité de l'utilisateur avec 168 dimensions, où je veux extraire des clusters en utilisant un apprentissage non supervisé. Il n'est pas évident pour moi d'utiliser une approche de modélisation de sujet dans l'allocation de Dirichlet latent (LDA) ou les modèles de mélange gaussiens (GMM), …

8 clustering gaussian-mixture unsupervised-learning topic-models

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Utilisation de mots de sujet générés par LDA pour représenter un document

Je veux faire la classification des documents en représentant chaque document comme un ensemble de fonctionnalités. Je sais qu'il y a plusieurs façons: BOW, TFIDF, ... Je veux utiliser l'allocation de Dirichlet latente (LDA) pour extraire les mots-clés de rubrique de CHAQUE document UNIQUE. le document est représenté par ces …

8 feature-selection text-mining topic-models latent-dirichlet-alloc

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