话题分析:潜在语义分析、概率潜在语义分析、潜在狄利克雷分配
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时间：1天前
潜在语义分析与概率潜在语义分析是文本分析的重要工具，它们探讨了词汇、文本和主题之间的关系。首先，潜在语义分析以单词向量空间模型和话题向量空间模型为基础，通过非负矩阵分解算法构建模型。在这个模型中，文本由其关联的话题决定，而话题则由其相关单词决定。生成模型通过随机选取文本、话题和单词来模拟数据，形成单词-文本矩阵，其中非对称模型假设在给定话题下，单词与文本。
概率潜在语义分析则进一步引入了共现模型，它假设文本-单词关系是对称的，同样基于极大似然估计和EM算法进行学习。马尔可夫链蒙特卡罗方法，如Metropolis-Hastings和吉布斯抽样，用于探索这些复杂概率分布的采样和估计。
在概率狄利克雷分配（LDA）中，模型首先生成话题的单词分布和文本的话题分布，接着基于狄利克雷分布生成文本的单词序列，形成一个复杂的联合概率分布。每个文本被看作是由一系列隐含的话题和单词组成的，其概率分布可以通过多项式分布和狄利克雷分布来描述。
总的来说，潜在语义分析和概率潜在语义分析为文本分析提供了深入理解词汇、主题和文本关系的框架，通过概率模型和采样技术，它们在信息检索、主题建模等领域有广泛应用。
