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Vidéo: Comment utiliser l'allocation Dirichlet latente ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Qu'est-ce que LDA ?
- Choisissez votre ensemble unique de pièces.
- Choisissez le nombre de composites que vous souhaitez.
- Choisissez le nombre de pièces que vous voulez par composite (échantillon d'un Distribution ).
- Choisissez le nombre de sujets (catégories) que vous souhaitez.
- Choisissez un nombre entre non nul et l'infini positif et appelez-le alpha.
De la même manière, vous demanderez-vous peut-être: est-ce que Latent Dirichlet Allocation est un apprentissage automatique ?
Allocation de Dirichlet latente ( LDA ) est un modèle probabiliste génératif d'un corpus. L'idée de base est que les documents sont représentés comme des mélanges aléatoires sur latent thèmes, où chaque thème est caractérisé par une répartition sur les mots.
De même, comment fonctionne la modélisation de sujet LDA ? LDA suppose que les documents sont produits à partir d'un mélange de sujets. Ces sujets génèrent ensuite des mots en fonction de leur distribution de probabilité. Étant donné un ensemble de données de documents, LDA fait marche arrière et essaie de comprendre quels sujets aurait créer ces documents en premier lieu. LDA est une technique de factorisation matricielle.
A ce propos, comment prononcez-vous l'allocation latente de Dirichlet ?
Le « ch » peut être prononcé comme un son « sh », ou un son « k » dur. Et la terminaison « et » peut être prononcée à la française comme « lay » ou comme « let » avec un son « t » dur. Allocation Dirichlet latente a été expliqué pour la première fois dans un document de recherche de 2003, mais comme la plupart des techniques, les idées clés ont été publiées plus tôt.
L'Allocation Dirichlet Latente est-elle supervisée ou non supervisée ?
C'est vrai que LDA est un sans surveillance méthode. Cependant, il pourrait être étendu à un supervisé une.
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