«topic-models» etiketlenmiş sorular

Bana öyle geliyor ki Latent Dirichlet Allocation'ı yalnızca iki R paketi yapabiliyor : Birincisi, ldaJonathan Chang tarafından yazılmış; Diğeri topicmodelsBettina Grün ve Kurt Hornik tarafından yazılmıştır. Bu iki paket arasındaki performans, uygulama detayları ve genişletilebilirlik açısından farklar nelerdir?

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

LDA gibi popüler konu modelleri genellikle aynı konu (birlikte) içinde birlikte ortaya çıkma eğiliminde olan kelimeleri kümeler. Bu konu modelleri ve PMI gibi diğer basit eşzamanlılık tabanlı kümeleme yaklaşımları arasındaki temel fark nedir? (PMI, Pointwise Mutual Information anlamına gelir ve verilen bir kelimeyle birlikte gelen kelimeleri tanımlamak için kullanılır.)

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

Bir dizi açık uçlu makalenin içeriği hakkında biraz bilgi edinmek istediğim bir proje üzerinde çalışıyorum. Bu özel projede 148 kişi, daha büyük bir deneyin parçası olarak varsayımsal bir öğrenci organizasyonu hakkında yazılar yazdı. Alanımda (sosyal psikoloji), bu verileri analiz etmenin tipik yolu, makaleleri elle kodlamak olsa da, bunu nicel olarak …

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

Birisi LDA hiperparametrelerinin doğal yorumunun ne olduğunu açıklayabilir mi? ALPHAve BETAsırasıyla (belge başına) konu ve (konu başına) kelime dağılımları için Dirichlet dağılımlarının parametreleridir. Bununla birlikte, birisi bu hiperparametrelerin daha küçük değerlere göre daha büyük değerlerini seçmenin ne anlama geldiğini açıklayabilir mi? Bu, belgelerdeki konuların azlığı ve kelimelerin konuların karşılıklı olarak …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA) yaparken bir sınırlama örneğinin şaşkınlığını nasıl hesaplayacağım konusunda kafam karıştı. Konuyla ilgili yazılar, bana belirgin bir şeyi kaçırdığımı düşündürüyor ... Şaşkınlık, LDA için iyi bir performans ölçüsü olarak görülmektedir. Fikir, bir ayırma örneği tutmanız, LDA'nızı verilerin geri kalanında eğitmeniz ve ardından ayırmanın şaşkınlığını hesaplamanızdır. Şaşkınlık şu …

18 text-mining  topic-models 

LDA'yı bir belge topluluğunda kullandım ve bazı konular buldum. Kodumun çıktısı olasılıkları içeren iki matristir; bir doc-konu olasılıkları ve diğer word-konu olasılıkları. Ancak aslında bu sonuçların yeni bir belgenin konusunu tahmin etmek için nasıl kullanılacağını bilmiyorum. Gibbs örneklemesi kullanıyorum. Nasıl olduğunu bilen var mı? Teşekkürler

17 text-mining  topic-models 

Bu sorudan esinlenerek , çok kısa metinlerin büyük koleksiyonları için konu modelleri üzerinde herhangi bir çalışma yapılıp yapılmadığını merak ediyorum. Benim sezgim Twitter'ın bu modeller için doğal bir ilham kaynağı olması. Bununla birlikte, bazı sınırlı deneylerden, standart konu modellerinin (LDA, vb.) Bu tür veriler üzerinde oldukça düşük performans gösterdiği görülmektedir. …

14 references  text-mining  topic-models  natural-language