文件名称：lda模型matlab代码-lda:Python中的（旧的，不好的）主题建模
文件大小：50KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 14:34:57
系统开源
lda模型matlab代码该项目将Gibbs采样推断实现为LDA（潜在狄利克雷分配）。 去做： 契克收敛 加快Gibbs采样过程 参考： @article {heinrich2005parameter，title = {用于文本分析的参数估计}，作者= {Heinrich，G.}，journal = {Web：，year = {2005}}} 笔记： 吉布斯采样非常慢，很难检查收敛性。 结果不是很好。 可能是因为语料库不是很大。 在不同的运行中，结果可能会非常不同。 主题建模工具： David Blei的收藏： UMass的槌槌： 斯坦福主题建模工具箱： Mark Steyvers和Tom Griffiths撰写的Matlab主题建模工具箱： LDA-J： R包：和 topic-modeling-tool（基于Mallet的图形用户界面工具）：
【文件预览】：
lda-master
----topic-word.txt(3KB)
----stopwords_shortlist.txt(146B)
----document-topic.txt(1KB)
----lda.py(6KB)
----utils.py(1KB)
----main.py(3KB)
----stopwords.txt(4KB)
----README.md(1KB)
----.gitignore(16B)
----texts()
--------nyt()
--------tech_blog_posts()
--------grimm_fairy_tales()