topic-model पर टैग किए गए जवाब

अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन (LDA) और पदानुक्रमित डिरिचलेट प्रक्रिया (HDP) दोनों विषय मॉडलिंग प्रक्रियाएं हैं। प्रमुख अंतर एलडीए को विषयों की संख्या के विनिर्देश की आवश्यकता है, और एचडीपी नहीं है। ऐसा क्यों हैं? और दोनों विषय मॉडलिंग विधियों के अंतर, पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं?

49 nlp  topic-model  lda 

मैं मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग और वर्गीकरण के बीच अंतर जानता हूं, लेकिन मैं दस्तावेजों के लिए टेक्स्ट वर्गीकरण और विषय मॉडलिंग के बीच अंतर को नहीं समझता। क्या मैं किसी विषय की पहचान करने के लिए दस्तावेजों पर विषय मॉडलिंग का उपयोग कर सकता हूं? क्या मैं इन दस्तावेजों …

20 classification  text-mining  topic-model 

LDA के पास दो हाइपरपैरमीटर हैं, जिससे उन्हें प्रेरित विषय बदल जाते हैं। अल्फा और बीटा हाइपरपरमेटर्स एलडीए में क्या योगदान देता है? एक या दूसरे हाइपरपैरमीटर बढ़ने या घटने पर विषय कैसे बदलता है? वे हाइपरपरमैटर क्यों हैं और सिर्फ पैरामीटर नहीं?

19 topic-model  lda  parameter 

मैं विषय मॉडलिंग करने से पहले स्टॉप शब्द हटाने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने देखा कि कुछ नकारात्मक शब्दों (नहीं, नहीं, कभी नहीं, कोई भी नहीं ..) को आमतौर पर शब्दों को रोकने के लिए माना जाता है। उदाहरण के लिए, एनएलटीके, स्पाइस और स्केलेर में उनके स्टॉप शब्द …

18 nlp  topic-model  sentiment-analysis 

मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

मैं जानना चाहूंगा कि यदि आप लोगों के पास विषय के मॉडल और LDA के बारे में कुछ अच्छे ट्यूटोरियल (तेज और सीधे) हैं, तो सहज ज्ञान युक्त शिक्षण, कुछ वास्तविक उदाहरणों के साथ, कुछ मापदंडों को निर्धारित करने और उनका उपयोग कैसे करें।

8 topic-model  lda