Учебники по теме моделей и LDA

8

Я хотел бы знать, есть ли у вас хорошие учебные пособия (быстрые и понятные) о тематических моделях и LDA, обучающие интуитивно, как устанавливать некоторые параметры, что они означают и, если возможно, с некоторыми реальными примерами.

topic-model lda

— pedrobisp
источник

Не прямой ответ и не учебники, но если вам интересны иерархические модели, мой недавний ответ на эту тему может оказаться полезным (сборник научных статей).

— Александр Блех

2

Обычно вопросы, которые задают только за пределами сайта, рассматриваются не по теме. Может быть, вы можете сузить то, что вы ищете в учебнике. Что вы знаете, что вы хотите знать, хотите ли вы код на определенном языке и т. Д.

— Шон Оуэн,

9

Если вы работаете в R, учебник Карсона Зиверта по использованию LDA для моделирования тем в обзорах фильмов является отличной отправной точкой:

http://cpsievert.github.io/LDAvis/reviews/reviews.html

В этом руководстве используется LDAvis, интерактивная визуализация тем и распределений слов, которая действительно может помочь интуиции.

Кроме того, хотя и не короткие, лекции Дэвида М. Блея по тематическим моделям являются отличным ресурсом для понимания значения параметров: http://videolectures.net/mlss09uk_blei_tm/

— Джереми Салфен
источник

7

Я очень рекомендую этот урок: Начало работы с моделированием тем и MALLET

Вот несколько дополнительных ссылок, которые помогут вам начать ...

Хорошие вводные материалы (включая ссылки на научные статьи): http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html

Програмное обеспечение:

МАЛЕТ (Java): http://mallet.cs.umass.edu/topics.php
- Руководство разработчика темы моделирования: http://mallet.cs.umass.edu/topics-devel.php
gensim (Python): http://radimrehurek.com/gensim/
topicmodels (R): http://cran.r-project.org/web/packages/topicmodels/index.html
Набор инструментов Stanford Topic Modeling Toolbox (разработан для использования социологами): http://www-nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.4/
Mr.LDA (масштабируемое моделирование тем с использованием MapReduce): http://lintool.github.io/Mr.LDA/
- Если вы работаете с огромным количеством входного текста, вы можете рассмотреть возможность использования Mr.LDA для построения моделей тем - его подход на основе MapReduce может быть более эффективным при работе с большим количеством данных.

Еще больше здесь в блоге Смещенных Оценок: Список Чтения Модельных Тем

— Чарли Гринбакер
источник

2

Если вы ищете что-то простое для начала и простое в реализации, я бы порекомендовал это.

Руководство для начинающих по моделированию тем

— SVK
источник

@pedrobisp голосуйте за ответ, если он имеет смысл для вас.

— SVK

2

Проект CLARIN-D собрал несколько хороших указателей на учебные пособия по моделированию тем и LDA на сайте « Коллекция учебно-методических материалов» (TeLeMaCo), который находится в центре CLARIN Университета им. Саарландеса .

1

Я предлагаю попробовать учебник по машинному обучению Плу Генсима . Он предоставит вам целостный обзор по NLP и LDA, в том числе: как предварительно обработать ваши данные, выполнить функциональность и применить LDA.

— Argyris
источник