Hướng dẫn về mô hình chủ đề và LDA

Tôi muốn biết nếu mọi người có một số hướng dẫn tốt (nhanh và đơn giản) về mô hình chủ đề và LDA, dạy trực giác cách đặt một số tham số, ý nghĩa của chúng và nếu có thể, với một số ví dụ thực tế.

Nếu bạn đang làm việc trong R, hướng dẫn sử dụng LDA của Carson Sievert để mô hình hóa các chủ đề trong đánh giá phim là một điểm khởi đầu tuyệt vời:

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

Hướng dẫn này sử dụng LDAvis, một hình ảnh tương tác của các phân phối chủ đề và từ có thể thực sự hỗ trợ trực giác.

Ngoài ra, mặc dù không ngắn, các bài giảng của David M. Blei's về các mô hình chủ đề là một nguồn tài nguyên tuyệt vời để hiểu ý nghĩa đằng sau các tham số: http://videolectures.net/mlss09uk_blei_tm/

Tôi đánh giá cao hướng dẫn này: Bắt đầu với Mô hình chủ đề và MALLET

Dưới đây là một số liên kết bổ sung để giúp bạn bắt đầu ...

Tài liệu giới thiệu tốt (bao gồm các liên kết đến tài liệu nghiên cứu): http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html

Phần mềm:

• MALLET (Java): http://mallet.cs.umass.edu/topics.php
  • hướng dẫn xây dựng mô hình chủ đề: 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
• Hộp công cụ mô hình chủ đề Stanford (được thiết kế để sử dụng bởi các nhà khoa học xã hội): http://www-nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.4/
• Mr.LDA (mô hình chủ đề có thể mở rộng bằng MapReduce): http://lintool.github.io/Mr.LDA/
  • Nếu bạn đang làm việc với đồ sộ lượng nhập văn bản, bạn có thể muốn xem xét sử dụng Mr.LDA để xây dựng đề tài mô hình của bạn - cách tiếp cận dựa trên MapReduce của nó có thể hiệu quả hơn khi làm việc với rất nhiều dữ liệu.

Thậm chí nhiều hơn ở đây trên blog Dự đoán thiên vị: Mô hình chủ đề Danh sách đọc

Nếu bạn đang tìm kiếm một cái gì đó đơn giản để bắt đầu và dễ thực hiện, tôi sẽ khuyên bạn nên điều này.

Hướng dẫn cho người mới bắt đầu mô hình hóa chủ đề

Dự án CLARIN-D đã thu thập được một số gợi ý hay cho các hướng dẫn về mô hình hóa chủ đề và LDA trên trang web Bộ sưu tập tài liệu học tập (TeLeMaCo) do trung tâm CLARIN của trường Đại học tổ chức .

Tôi khuyên bạn nên thử hướng dẫn Gensim của Machine Learning Plu . Nó sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan, về NLP và LDA, bao gồm: cách xử lý trước dữ liệu của bạn, làm kỹ thuật tính năng và áp dụng LDA.