Taula de continguts:

Com s'utilitza l'assignació latent de Dirichlet?
Com s'utilitza l'assignació latent de Dirichlet?

Vídeo: Com s'utilitza l'assignació latent de Dirichlet?

Vídeo: Com s'utilitza l'assignació latent de Dirichlet?
Vídeo: Самая полезная клавиша при работе в Excel 2024, De novembre
Anonim

Què és LDA?

  1. Trieu el vostre conjunt únic de peces.
  2. Trieu quants compostos voleu.
  3. Trieu quantes parts voleu per compost (mostra d'un Poisson distribució ).
  4. Trieu quants temes (categories) voleu.
  5. Trieu un nombre entre zero i infinit positiu i anomeneu-lo alfa.

De la mateixa manera, us podeu preguntar, és l'aprenentatge automàtic de l'assignació de Dirichlet latent?

Assignació latent de Dirichlet ( LDA ) és un model probabilístic generatiu d'un corpus. La idea bàsica és que els documents es representen com a mescles aleatòries latent temes, on cada tema es caracteritza per una distribució sobre paraules.

De la mateixa manera, com funciona el modelatge de temes LDA? LDA suposa que els documents es produeixen a partir d'una barreja de temes. A continuació, aquests temes generen paraules en funció de la seva distribució de probabilitat. Donat un conjunt de dades de documents, LDA fa marxa enrere i intenta esbrinar quins temes faria crear aquests documents en primer lloc. LDA és una tècnica de factorització matricial.

Respecte a això, com es pronuncia l'assignació latent de Dirichlet?

El "ch" es pot pronunciar com un so "sh" o un so dur "k". I la terminació "et" es pot pronunciar a la moda francesa com "lay" o com "let" amb un so dur "t". Assignació latent de Dirichlet es va explicar per primera vegada en un article de recerca de 2003, però com la majoria de tècniques, les idees clau es van publicar abans.

L'assignació de Dirichlet latent està supervisada o no supervisada?

Això sí LDA és un sense supervisió mètode. Tanmateix, es podria ampliar a a supervisat un.

Recomanat: