一提起微软在军事领域的应用，我们第一印象可能是美军以220亿美元采购HoloLens 2 AR头显的项目，这个项目后期由于AR光学和设计方面受限，正式应用的日期一直再推迟。实际上，微软除了向美军提供HoloLens外，还提供了基于云端的Azure服务，通过与合作伙伴联手，微软在Azure生态基础上又进而为美军提供了更多AR/VR方案，用于培训等场景。 简单来讲，Azure平台可为军
主题模型一般会从一组文档中抽取若干组关键词来表达文档的核心思想，即“主题”。首先看看最经典的概率主题模型，LDA模型。Latent Dirichlet Allocation 具体来说它是三层贝叶斯概率模型，即认为每个文档的每个词都是通过“以一定概率选择某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词汇”，所以包括两个分布：文档-主题分布，主题-词汇分布。对于每个文档，先从的Dirichlet分布中生成
主题模型在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。直观来讲，如果一篇文章有一个中心思想，那么一些特定词语会更频繁的出现。比方说，如果一篇文章是在讲狗的，那「狗」和「骨头」等词出现的频率会高些。如果一篇文章是在讲猫的，那「猫」和「鱼」等词出现的频率会高些。而有些词例如「这个」、「和」大概在两篇文章中出现的频率会大致相等。但真实的情况是，一篇文章通常包含多种主题
机器学习入门：主题模型1、实验描述本实验是关于主题模型LDA的，首先介绍了LDA的应用方面有哪些？然后通过以python编程方式调用LDA相关的API，实现对LDA自带数据集的文档主题的分析，并将最终结果可视化。实验时长：45分钟主要步骤：
导入实验相关的包加载lda数据集观察数据样本利用特定的样本做测试创建LDA模型分析文档的主题分布计算对应主题的TOP N单词结果展示2、实验环境虚拟机数
主题模型作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十五次课在线笔记。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。主题模型在自然语言和基于文本的搜索上都起到非常大的作用。 引言：两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关
一：主题模型有很多种，现在比较常用的是PLSA和LDA这两种主题模型，还有Unigram model和mixture Unigrams model我将循序渐进的说一下这四种模型： 1：Unigram model思想：这种方法只是根据先验概率去生成文档，首先我们要有一篇已知文档W=（w1,w2,....wn)，p(wn)表示单词wn的先验概率，所以生成的文档p(w)=p(w1)*****p
上个学期到现在陆陆续续研究了一下主题模型（topic model）这个东东。何谓“主题”呢？望文生义就知道是什么意思了，就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想。不过从统计模型的角度来说， 我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的，并认为一篇文章、一段话、一个句子是从一个概率模型中生成的。D. M. Blei在2003年（准确地说应该是2002年）提出的LDA（Latent Dirichl
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2023-06-02 16:28:26
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论文解读者：北邮 GAMMA Lab 硕士生 许斯泳1 引言主题模型是一种以无监督方式对文本内容的隐含语义结构进行聚类，发现文档中抽象主题的统计模型，主要被运用于NLP领域中的各种任务。简单总结主题模型的目的，就是从一堆文档中学习两种矩阵：一是document-topic矩阵，即document在主题上的分布，二是topic-word矩阵，即topic在词表上的分布。基于主题模型的思想和功能，已有
主题模型LDA的应用拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。 这些主题分布可以有多种用途：聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的文章生
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2019-08-29 20:15:00
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[nlp] LDA主题模型1 what is LDA?2 LDA构建流程?2.1 LDA生成过程2.2 LDA整体流程2.2.1 字母定义2.2.2 学习过程References 1 what is LDA?LDA: Latent Dirichlet Allocatio, 文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。生成模型：我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一
主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。 主题模型主要被用于自然语言处理（Natural language processing）中的语义分析（semantic analysis）和文本挖掘（text mining）问题，例如按主题对文本进行收集、分类和降维；也
作者：郑培引言主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在工业界和学术界都获得了非常多的关注。在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。Latent Dirichlet Allocation（LD
原理介绍请参考： LDA主题模型及python实现 用scikit-learn学习LDA主题模型实现LDA模型的库有：sklearn的LatentDirichletAllo
LDA解析LDA的作用传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。举个例子，有两个句子分别如下：
“乔布斯离我们而去了。”
“苹果价格会不会降？”可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词，但这两
LDA(Latent dirichlet allocation)是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。隐性语义分析的实质是要利用文本中词项(term)的共现特征来发现文本的Topic结构，这种方法不需要任何关于文本的背景知识。文本的隐性语义表示可以
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2023-08-07 16:17:42
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主题模型LDA原理LDA也称为隐狄利克雷分布，LDA的目的就是要识别主题，即把文档—词汇矩阵变成文档—主题矩阵（分布）和主题—词汇矩阵（分布）。 文档生成方式按照先验概率$P(d_{i})$选择一篇文档$d_{i}$从狄利克雷分布$\alpha$中取样生成文档$i$的主题分布$\theta_{i}$，换言之，主题分布$\theta_{i}$由超参数$\alpha$的狄利克雷分布生成从主题
在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。介绍我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构建了一个主题模型。在这篇文章中，我们将使用主题模型，探索多种策略以使用matplotlib 绘图有效地可视化结果 。相关视频：文本挖掘主题模型（LDA）及R语言实现我将使用 20 个新闻组数据集
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2023-10-12 09:17:19
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1. 预训练语言模型的发展史2018年，BERT被正式提出。下图1回顾了近年来预训练语言模型的发展史以及最新的进展。预训练语言模型的成功，证明了我们可以从海量的无标注文本中学到潜在的语义信息，而无需为每一项下游NLP任务单独标注大量训练数据。此外，预训练语言模型的成功也开创了NLP研究的新范式[6]，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语
摘要： 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。近些年来各大互联网公司都开始了这方面的探索和尝试。就让我们看一下究竟吧。 关键词：
消息队列 RocketMQ - 打造金融级消息服务 - 阿里云 https://www.aliyun.com/product/rocketmq 主题模型（Topic） 发布/订阅（Pub/Sub） 一对多消费模式，发布者可以将消息发送到主题，被一个或多个消费者同时消费，灵活，可扩展性强 集群消费 消
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2020-08-14 10:58:00
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