Gaussian LDA: Gaussian LDA简介
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Latent Dirichlet Allocation (LDA)是一个主题模型,能够对文本进行建模,得到文档的主题分布。但是LDA得到的每个主题是一个在词项上的多项分布,这个分布非常稀疏。为了更好地刻画语义连贯性,有研究者提出了Gaussian LDA,本文简单介绍该模型。
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本文主要介绍ACL2015的以下工作:
Rajarshi Das, Manzil Zaheer, and Chris Dyer. 2015. Gaus- sian lda for topic models with word embeddings. In Proceedings of ACL 2015.
此外,还主要参考了Rickjin的《LDA数学八卦》
以及Parameter Estimation for text analysis这篇技术报告
以上是关于Gaussian LDA: Gaussian LDA简介的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
gaussian_filter 和 gaussian_kde 中 sigma 和带宽的关系
2013 UBC Machine Learning NO.7 Introduction to Gaussian Processes NO.8 Gaussian Processes