基于特征、先验和约束的主题建模算法-计算机应用技术专业论文.docx
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基于特征、先验和约束的主题建模算法
摘要
基于特征、 先验和约束的主题建模算法
摘 要
潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)是一种用来分析大规模 文档的概率主题模型,它从文档的单词表示中抽取出语义相关的主题集合,将文档 从单词空间变换到主题空间,得到文档在低维主题空间中的表达。 然而LDA的使用 者往往会遇到两个问题:一是公用词和停用词几乎占据了所有的主题,LDA的主题 分布向高频词倾斜,能够代表主题的关键词被少量的高频词掩盖,从而导致较差的 主题可解释性;二是如何改善基于主题特征的低维空间表示,以提高检索、 聚类和 分类准确率。 针对这两个问题,我们从连续特征、 非对称先验和稀疏约束这三个方 面对LDA进行分析。
LDA使用离散的词频特征作为输入,假设语料库中单词的重要程度只与词频相 关。 连续特征考虑不同位置单词的区别,并给予在部分文档中出现频率高而在语料 库的其它文档中出现频率低的单词一个较高的值,而给予在整个语料库所有文档中 出现频率都很高的单词一个较低的值。 停用词和公用词的特征值得到降低,使得主 题分布中这些词的概率值变小,得到连贯的主题表示。 因为公用词对LDA参数推理 和估计也有一部分贡献,所以连续特征对改善主题空间低维表示的效果并不是十分 显著。
LDA的先验通常启发性地设定为对称的固定值,然而,利用每次迭代得到的主 题信息去估计先验将会更加接近于真实值。 对称先验使公用词和停用词以相同的可 能性分配给所有的主题,而非对称先验会使停用词以较大的可能性分配给有较高先 验的主题,让停用词集中出现在少数几个主题中。 在模型的训练过程中,通过对先 验的学习,提高了模型的后验概率,使主题特征的低维空间表示更加精确。
通常越稀疏的信息就能越清晰的反映出它所表示的意义,停用词和公用词往往 出现在多个主题中,它们的主题表示有较低的稀疏度,而一些反映主题意义的关 键词的主题表示则有较高的稀疏度。 在模型参数估计和推理的过程中增加稀疏限 定,去鼓励那些有较高主题稀疏度的单词,惩罚有较低主题稀疏度的单词。 从而解 决LDA中停用词和公用词的问题,并改善主题特征的低维空间表示。
I
摘要基于特征
摘要
基于特征、先验和约束的主题建模算法
本文在LDA模型的基础上,围绕文本数据,以连续特征、 非对称先验和稀疏约
束为出发点,建立能融和这三种因素的概率产生式图模型以及因子图,提出改进的 消息传递算法并对它们进行综合性的评价。 结果表明,连续特征的LDA模型通过有 效的移除停用词和公用词提高了主题分布的可解释性,非对称先验在主题可解释性、 文档分类以及聚类准确率等几个标准上都有所改进,稀疏限定也提高了整体性能。
关键词: 潜在狄利克雷分配,消息传递,连续特征,非对称先验,稀疏约束
作 者: 吴晓娜
指导教师: 曾 嘉
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Topic
Topic Models Algorithm Based on Features, Priors and Constraints
ABSTRACT
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Topic Models Algorithm Based on Features, Priors and Constraints
Abstract
As one of the popular probabilistic topic models, Latent Dirichlet allocation (L- DA) has been recognized as useful tools for analyzing documents. It extracts semantic topics from co-occurrence of words in document level, transforms documents locating in
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