สารบัญ:

คุณใช้การจัดสรร Dirichlet แฝงอย่างไร
คุณใช้การจัดสรร Dirichlet แฝงอย่างไร

วีดีโอ: คุณใช้การจัดสรร Dirichlet แฝงอย่างไร

วีดีโอ: คุณใช้การจัดสรร Dirichlet แฝงอย่างไร
วีดีโอ: Intuition behind Latent Dirichlet Allocation (LDA) for Topic Modeling 2024, อาจ
Anonim

แอลดีเอคืออะไร?

  1. เลือกชุดชิ้นส่วนที่เป็นเอกลักษณ์ของคุณ
  2. เลือกจำนวนคอมโพสิตที่คุณต้องการ
  3. เลือกจำนวนชิ้นส่วนที่คุณต้องการต่อคอมโพสิต (ตัวอย่างจากปัวซอง การกระจาย ).
  4. เลือกจำนวนหัวข้อ (หมวดหมู่) ที่คุณต้องการ
  5. เลือกตัวเลขระหว่างอนันต์ที่ไม่ใช่ศูนย์และอนันต์บวกแล้วเรียกมันว่าอัลฟ่า

ในทำนองเดียวกัน คุณอาจถามว่า Latent Dirichlet Allocation การเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่

การจัดสรร Dirichlet แฝง ( LDA ) เป็นแบบจำลองความน่าจะเป็นเชิงกำเนิดของคลังข้อมูล แนวคิดพื้นฐานคือเอกสารจะถูกแสดงเป็นส่วนผสมแบบสุ่มมากกว่า แฝง หัวข้อ โดยที่แต่ละหัวข้อจะถูกจำแนกตามการแจกแจงคำต่างๆ

ในทำนองเดียวกัน การสร้างแบบจำลองหัวข้อ LDA ทำงานอย่างไร LDA ถือว่าเอกสารที่ผลิตจากส่วนผสมของหัวข้อ หัวข้อเหล่านั้นจะสร้างคำตามการกระจายความน่าจะเป็น ได้รับชุดข้อมูลของเอกสาร LDA ย้อนรอยและพยายามหาว่าหัวข้ออะไร จะ สร้างเอกสารเหล่านั้นตั้งแต่แรก LDA เป็นเทคนิคการแยกตัวประกอบของเมทริกซ์

ในแง่นี้ คุณออกเสียงการจัดสรร Dirichlet แฝงอย่างไร

ตัว “ch” สามารถออกเสียงเหมือนเสียง “sh” หรือเสียง “k” ที่แข็ง และตอนจบ "et" สามารถออกเสียงในภาษาฝรั่งเศสว่า "lay" หรือ "let" ด้วยเสียง "t" ที่หนักหน่วง การจัดสรร Dirichlet แฝง ได้รับการอธิบายครั้งแรกในรายงานการวิจัยปี 2546 แต่เช่นเดียวกับเทคนิคส่วนใหญ่ แนวคิดหลักได้รับการเผยแพร่ก่อนหน้านี้

Latent Dirichlet Allocation อยู่ภายใต้การดูแลหรือไม่มีผู้ดูแลหรือไม่?

นั่นเองค่ะ LDA เป็น ไม่ได้ดูแล กระบวนการ. อย่างไรก็ตาม สามารถขยายได้ถึง a ดูแล หนึ่ง.