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Video: Wie nutzen Sie die latente Dirichlet-Allokation?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Was ist LDA?
- Wählen Sie Ihren einzigartigen Teilesatz.
- Wählen Sie aus, wie viele Verbundwerkstoffe Sie möchten.
- Wählen Sie aus, wie viele Teile Sie pro Verbundwerkstoff haben möchten (Probe von einem Poisson Verteilung ).
- Wählen Sie aus, wie viele Themen (Kategorien) Sie möchten.
- Wählen Sie eine Zahl zwischen nicht null und positiv unendlich und nennen Sie sie Alpha.
In ähnlicher Weise können Sie sich fragen, ob Latent Dirichlet Allocation Machine Learning ist?
Latente Dirichlet-Zuordnung ( LDA ) ist ein generatives probabilistisches Modell eines Korpus. Die Grundidee ist, dass Dokumente als zufällige Mischungen über latent Themen, wobei jedes Thema durch eine Verteilung über Wörter gekennzeichnet ist.
Wie funktioniert die LDA-Themenmodellierung? LDA geht davon aus, dass Dokumente aus einer Mischung von Themen erstellt werden. Diese Themen generieren dann Wörter basierend auf ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilung. Bei einem Datensatz von Dokumenten, LDA zurück und versucht herauszufinden, welche Themen möchten erstellen Sie diese Dokumente in erster Linie. LDA ist eine Matrixfaktorisierungstechnik.
Wie spricht man diesbezüglich die latente Dirichlet-Allokation aus?
Das „ch“kann wie ein „sh“-Laut oder ein harter „k“-Laut ausgesprochen werden. Und die Endung „et“kann auf Französisch als „lay“oder als „let“mit einem harten „t“-Laut ausgesprochen werden. Latente Dirichlet-Zuordnung wurde erstmals in einem Forschungspapier aus dem Jahr 2003 erläutert, aber wie bei den meisten Techniken wurden die Schlüsselideen früher veröffentlicht.
Wird die Latent Dirichlet Allocation überwacht oder nicht überwacht?
Das ist richtig LDA ist ein unbeaufsichtigt Methode. Es könnte jedoch erweitert werden auf a beaufsichtigt einer.
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