Ich würde gerne wissen, ob Sie Leute einige gute Tutorials (schnell und unkompliziert) über Themenmodelle und LDA haben, die intuitiv lehren, wie man einige Parameter einstellt, was sie bedeuten und wenn möglich, mit einigen realen Beispielen.
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pedrobisp
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Antworten:
Wenn Sie in R arbeiten, ist Carson Sieverts Tutorial zur Verwendung von LDA zum Modellieren von Themen in Filmkritiken ein hervorragender Ausgangspunkt:
http://cpsievert.github.io/LDAvis/reviews/reviews.html
Dieses Tutorial verwendet LDAvis, eine interaktive Visualisierung von Themen- und Wortverteilungen, die die Intuition wirklich unterstützen kann.
Auch wenn nicht kurz, sind die Vorträge von David M. Blei zu Themenmodellen eine großartige Quelle, um die Bedeutung der Parameter zu verstehen: http://videolectures.net/mlss09uk_blei_tm/
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Ich kann dieses Tutorial nur empfehlen: Erste Schritte mit Topic Modeling und MALLET
Hier sind einige zusätzliche Links, die Ihnen den Einstieg erleichtern ...
Gute Einführungsmaterialien (einschließlich Links zu Forschungsarbeiten): http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html
Software:
Noch mehr hier auf dem Blog Biased Estimates: Topic Models Reading List
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Wenn Sie etwas suchen, das einfach zu beginnen und einfach zu implementieren ist, würde ich dies empfehlen.
Leitfaden für Anfänger zur Themenmodellierung
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Das CLARIN-D-Projekt hat einige gute Hinweise auf Tutorials zur Themenmodellierung und LDA auf der Website TeLeMaCo (Teaching ans Learning Materials Collection) des CLARIN-Zentrums der Universität des Saarlandes gesammelt.
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Ich schlage vor, das Gensim- Tutorial von Machine Learning Plu auszuprobieren . Sie erhalten einen ganzheitlichen Überblick über NLP und LDA, einschließlich: Vorverarbeitung Ihrer Daten, Durchführung von Feature-Engineering und Anwendung von LDA.
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