大熵LDA主題模型參數(shù)估計(jì)_第1頁(yè)
大熵LDA主題模型參數(shù)估計(jì)_第2頁(yè)
大熵LDA主題模型參數(shù)估計(jì)_第3頁(yè)
大熵LDA主題模型參數(shù)估計(jì)_第4頁(yè)
大熵LDA主題模型參數(shù)估計(jì)_第5頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

基于語(yǔ)言模型的情感分析技術(shù)

大熵LDA主題模型：

參數(shù)估計(jì)導(dǎo)語(yǔ)參數(shù)估計(jì)步驟導(dǎo)語(yǔ)/01導(dǎo)語(yǔ)最大熵LDA主題模型的參數(shù)估計(jì)可以采用GibbsSampling方法。在具體操作上，結(jié)合最大熵模型，按照下面兩個(gè)步驟不斷地對(duì)隱變量進(jìn)行抽樣。

參數(shù)估計(jì)步驟/02參數(shù)估計(jì)步驟Step1參數(shù)估計(jì)步驟Step2參數(shù)估計(jì)步驟基于最大熵LDA主題模型，對(duì)餐廳領(lǐng)域的在線口碑和旅館領(lǐng)域的在線口碑進(jìn)行建模分析，可以提取文檔集合中各角色詞匯列表，具體結(jié)果如下圖所示。由下圖可知，基于統(tǒng)計(jì)建模方法得到的評(píng)價(jià)對(duì)象詞和意見(jiàn)詞與日常經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知的契合度很高，基于此很容易得到合理的主題內(nèi)涵。參數(shù)估計(jì)步驟圖：餐館領(lǐng)域的各主題詞匯。圖：旅館領(lǐng)域的各主題詞匯。大熵LDA主題模型：參數(shù)估計(jì)

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