Вопросы с тегом «topic-model»

49
Скрытое распределение Дирихле против иерархического процесса Дирихле

Скрытое выделение Дирихле (LDA) и иерархический процесс Дирихле (HDP) являются темами процессов моделирования. Основное различие заключается в том, что LDA требует уточнения количества тем, а HDP - нет. Почему это так? И каковы различия, плюсы и минусы обоих тематических методов...

nlp topic-model lda
20
В чем разница между классификацией текста и тематическими моделями?

Я знаю разницу между кластеризацией и классификацией в машинном обучении, но я не понимаю разницу между классификацией текста и тематическим моделированием для документов. Могу ли я использовать моделирование темы поверх документов, чтобы определить тему? Могу ли я использовать методы классификации...

classification text-mining topic-model
19
Что способствует альфа- и бета-гиперпараметрам при распределении скрытого Дирихле?

У LDA есть два гиперпараметра, настройка их меняет навязанные темы. Что альфа- и бета-гиперпараметры влияют на LDA? Как меняется тема, если один или другой гиперпараметр увеличивается или уменьшается? Почему они гиперпараметры, а не просто...

topic-model lda parameter
18
НЛП - почему «не» стоп-слово?

Я пытаюсь удалить стоп-слова перед выполнением моделирования темы. Я заметил, что некоторые слова отрицания (ни, ни, никогда, ни и т.д. ...) обычно считаются стоп-словами. Например, NLTK, spacy и sklearn включают «not» в свои списки стоп-слов. Однако, если мы уберем «не» из этих предложений ниже,...

nlp topic-model sentiment-analysis
16
сделать морскую карту тепла больше

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера...

visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn
8
Учебники по теме моделей и LDA

Я хотел бы знать, есть ли у вас хорошие учебные пособия (быстрые и понятные) о тематических моделях и LDA, обучающие интуитивно, как устанавливать некоторые параметры, что они означают и, если возможно, с некоторыми реальными...

topic-model lda