«lda» 태그된 질문

Latent Dirichlet Allocation (LDA) 및 Hierarchical Dirichlet Process (HDP) 는 모두 주제 모델링 프로세스입니다. 가장 큰 차이점은 LDA는 주제 수를 지정해야하며 HDP는 그렇지 않다는 것입니다. 왜 이렇게이다? 그리고 두 주제 모델링 방법의 차이점, 장단점은 무엇입니까?

49 nlp  topic-model  lda 

LDA에는 두 개의 하이퍼 파라미터가 있으며이를 조정하면 유도 된 주제가 변경됩니다. 알파 및 베타 하이퍼 파라미터는 LDA에 어떤 영향을 미칩니 까? 하나 또는 다른 하이퍼 파라미터가 증가 또는 감소하면 주제는 어떻게 변경됩니까? 왜 매개 변수뿐만 아니라 하이퍼 파라미터입니까?

19 topic-model  lda  parameter 

corr()원본 df 에서 df를 만듭니다 . corr()DF는 70 X 70에서 나와는 히트 맵을 시각화하는 것은 불가능합니다 ... sns.heatmap(df). 를 표시하려고 corr = df.corr()하면 테이블이 화면에 맞지 않으며 모든 상관 관계를 볼 수 있습니다. df크기에 관계없이 전체를 인쇄 하거나 히트 맵의 크기를 제어하는 ​​방법입니까?

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프로젝트에 Latent Dirichlet Allocation을 사용하고 gensim 라이브러리와 함께 Python을 사용하고 있습니다. 주제를 찾은 후 k-means와 같은 알고리즘을 사용하여 문서를 클러스터링하고 싶습니다 (이상적으로는 클러스터를 겹치기에 좋은 것을 사용하여 권장 사항을 환영합니다). 주제를 얻었지만 다음과 같은 형식입니다. 0.041 * Minister + 0.041 * Key + 0.041 * moments + 0.041 * 논란 …

9 python  clustering  lda 

나는 사람들이 주제 모델과 LDA에 대한 좋은 자습서 (빠르고 간단한)를 가지고 있는지, 일부 실제 매개 변수를 설정하는 방법, 의미 및 가능한 경우 실제 예제를 직관적으로 가르치고 싶습니다.

8 topic-model  lda