جدول المحتويات:

كيف تستخدم تخصيص Dirichlet الكامن؟
كيف تستخدم تخصيص Dirichlet الكامن؟

فيديو: كيف تستخدم تخصيص Dirichlet الكامن؟

فيديو: كيف تستخدم تخصيص Dirichlet الكامن؟
فيديو: Учебное пособие по тематическому моделированию (скрытое распределение Дирихле) в Python 2024, شهر نوفمبر
Anonim

ما هو LDA؟

  1. اختر مجموعتك الفريدة من الأجزاء.
  2. اختر عدد المواد المركبة التي تريدها.
  3. اختر عدد الأجزاء التي تريدها لكل مركب (عينة من Poisson توزيع ).
  4. اختر عدد الموضوعات (الفئات) التي تريدها.
  5. اختر رقمًا بين اللانهاية غير الصفرية والموجبة وسميها ألفا.

وبالمثل ، قد تسأل ، هل تعلم الآلة Latent Dirichlet Allocation؟

تخصيص ديريتشليت الكامنة ( LDA ) هو نموذج احتمالي توليدي لمجموعة. الفكرة الأساسية هي أن يتم تمثيل المستندات على شكل خليط عشوائي كامن المواضيع ، حيث يتم ترتيب كل موضوع من خلال التوزيع على الكلمات.

وبالمثل ، كيف تعمل نمذجة موضوع LDA؟ LDA يفترض أن الوثائق تم إنتاجها من مزيج من الموضوعات. هذه الموضوعات تولد بعد ذلك كلمات بناءً على توزيعها الاحتمالي. بالنظر إلى مجموعة بيانات من المستندات ، LDA يتراجع ويحاول معرفة الموضوعات سيكون إنشاء تلك المستندات في المقام الأول. LDA هي تقنية عامل مصفوفة.

فيما يتعلق بهذا ، كيف تنطق تخصيص Dirichlet الكامن؟

يمكن نطق "ch" مثل صوت "sh" أو صوت "k" الصعب. ويمكن نطق النهاية "et" بالطريقة الفرنسية على أنها "lay" أو "let" بصوت "t" صعب. تخصيص ديريتشليت الكامنة تم شرحه لأول مرة في ورقة بحثية عام 2003 ، ولكن مثل معظم التقنيات ، تم نشر الأفكار الرئيسية في وقت سابق.

هل تخصيص Dirichlet الكامن خاضع للإشراف أم غير خاضع للإشراف؟

هذا صحيح LDA هو بدون إشراف طريقة. ومع ذلك ، يمكن أن تمتد إلى تحت الإشراف واحد.

موصى به: