Preguntas etiquetadas con lda

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Asignación de Dirichlet latente versus proceso de Dirichlet jerárquico

La asignación de Dirichlet latente (LDA) y el proceso de Dirichlet jerárquico (HDP) son procesos de modelado de temas. La principal diferencia es que LDA requiere la especificación de la cantidad de temas, y HDP no. ¿Por qué es así? ¿Y cuáles son las diferencias, pros y contras de ambos métodos de...

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¿A qué contribuyen los hiperparámetros alfa y beta en la asignación de Dirichlet latente?

LDA tiene dos hiperparámetros, ajustarlos cambia los temas inducidos. ¿Qué aportan los hiperparámetros alfa y beta a LDA? ¿Cómo cambia el tema si uno u otro hiperparámetro aumenta o disminuye? ¿Por qué son hiperparamters y no solo

topic-model lda parameter

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agrandar el mapa de calor marino

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma de imprimir todo dfsin importar su...

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Agrupación de documentos utilizando los temas derivados de la asignación de Dirichlet latente

Quiero usar la asignación de Dirichlet latente para un proyecto y estoy usando Python con la biblioteca gensim. Después de encontrar los temas, me gustaría agrupar los documentos usando un algoritmo como k-means (Idealmente, me gustaría usar uno bueno para la superposición de grupos, por lo que...

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Tutoriales sobre modelos de temas y LDA

Me gustaría saber si ustedes tienen algunos buenos tutoriales (rápidos y directos) sobre modelos de temas y LDA, enseñando intuitivamente cómo establecer algunos parámetros, qué significan y, si es posible, con algunos ejemplos

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