R语言文本主题模型之潜在语义分析（LDA:Latent Dirichlet Allocation） / 开普饭

摘要: 为了提高文本相似度检测算法的准确度,提出一种结合潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)与Doc2Vec模型的文本相似度检测方法,并把该算法得到的模型 ...

NLP之TM之LDA:利用LDA算法瞬时掌握文档的主题内容-利用希拉里邮件数据集训练LDA模型并对新文本进行主题分类输出结果设计思路核心代码 lda = gensim.models.ldamod ...

虽然现在深度学习几乎一统天下,但回顾一下经典还是很有意思的.LSA已经成为经典的经典,UCB的Thomas Hofmann(现在已经到了Google)提出的PLSA,普林斯顿的David Blei提出 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=5658 使用R检测相关主题的社区创建主题网络我通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究社会科学.计算机和信息学方面的出版物. 我遇到的一个问题是 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22360 在这篇文章中,我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法,即广义自回归条件异方差(GARCH)模型. 价格波动的 GARCH 模型 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测.该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22226 两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念.它与相关性(correlat ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22215 向量自回归模型估计的先决条件之一是被分析的时间序列是平稳的.但是,经济理论认为,经济变量之间在水平上存在着均衡关系,可以使这些变量差分而平 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11387 尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一,但它们仍然是进行预测的强大工具.这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实.在这里,我将讨论使用空气 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21892 引言多元统计分析中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22692 在过去十年中,人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长.虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑,但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益 ...

R语言文本主题模型之潜在语义分析（LDA:Latent Dirichlet Allocation）