Preguntas etiquetadas con topic-models

Me parece que solo dos paquetes R pueden realizar la asignación de Dirichlet latente : Uno es lda, escrito por Jonathan Chang; y el otro es topicmodelsescrito por Bettina Grün y Kurt Hornik. ¿Cuáles son las diferencias entre estos dos paquetes, en términos de rendimiento, detalles de implementación y extensibilidad?

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

Los modelos de temas populares como LDA generalmente agrupan palabras que tienden a coexistir juntas en el mismo tema (grupo). ¿Cuál es la principal diferencia entre tales modelos de temas y otros enfoques de agrupación basados ​​en la coincidencia simple como PMI? (PMI significa información mutua puntual, y se utiliza …

26 machine-learning  text-mining  natural-language  topic-models 

Estoy trabajando en un proyecto donde quiero extraer información sobre el contenido de una serie de ensayos abiertos. En este proyecto en particular, 148 personas escribieron ensayos sobre una organización estudiantil hipotética como parte de un experimento más amplio. Aunque en mi campo (psicología social), la forma típica de analizar …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process 

¿Alguien puede explicar cuál es la interpretación natural de los hiperparámetros LDA? ALPHAy BETAson parámetros de distribuciones de Dirichlet para (por documento) tema y (por tema) distribuciones de palabras respectivamente. Sin embargo, ¿alguien puede explicar lo que significa elegir valores más grandes de estos hiperparámetros frente a valores más pequeños? …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

Estoy confundido acerca de cómo calcular la perplejidad de una muestra reservada cuando se realiza la Asignación de Dirichlet Latente (LDA). Los documentos sobre el tema brillan sobre él, haciéndome pensar que me falta algo obvio ... La perplejidad se ve como una buena medida de rendimiento para LDA. La …

18 text-mining  topic-models 

He usado LDA en un corpus de documentos y encontré algunos temas. La salida de mi código es dos matrices que contienen probabilidades; probabilidades de un tema de documento y las otras probabilidades de tema de palabras. Pero en realidad no sé cómo usar estos resultados para predecir el tema …

17 text-mining  topic-models 

Inspirado por esta pregunta , me pregunto si se ha realizado algún trabajo sobre modelos de temas para grandes colecciones de textos extremadamente cortos. Mi intuición es que Twitter debería ser una inspiración natural para tales modelos. Sin embargo, a partir de una experimentación limitada, parece que los modelos de …

14 references  text-mining  topic-models  natural-language 

Tengo un conjunto de datos que contiene la actividad del usuario con 168 dimensiones, donde deseo extraer clústeres utilizando aprendizaje no supervisado. No es obvio para mí si usar un enfoque de modelado de temas en la asignación de Dirichlet latente (LDA) o los modelos de mezcla gaussiana (GMM), que …

8 clustering  gaussian-mixture  unsupervised-learning  topic-models 

Quiero hacer la clasificación de documentos representando cada documento como un conjunto de características. Sé que hay muchas maneras: BOW, TFIDF, ... Quiero utilizar la asignación de Dirichlet latente (LDA) para extraer las palabras clave del tema de CADA UNO documento. El documento está representado por estas palabras temáticas. Pero …

8 feature-selection  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc