达观数据 夏琦夏琦，达观数据NLP组实习生，就读于东南大学和 Monash University，自然语言处理方向二年级研究生，师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet A
SEO已经进入全新“质感内容”的算法体系，特别是当今一流的搜索引擎更能从内容情景，内容实体属性来处理排名，使得用户得到更准确的搜索结果。对优化者而言，站内优化不再是简单的填写内容，对于主题内容优化需要重新定义了。本文将融入当今最新的SEO理念指引大家如何优
今天应学弟要求，又回顾了下LDA模型，陡然发现之前弄懂弄通的一些地方竟然开始有些生疏，果然还是得记录总结。如何自动的从一批文档中，找出文档表达的n个主题思想？LDA模型的假设基础就是：关键词在文档中出现的概率 = 关键词在主题中出现的概率 * 主题在文档中
让机器能根据文章的主题思想生成人类能够读懂的文本摘要是一个重要的 NLP 研究问题。腾讯知文团队、苏黎世联邦理工学院、哥伦比亚大学和腾讯 AI Lab 的研究者针对这一任务提出了一种引入主题模型和强化学习方法的卷积神经网络方法。该论文已被 IJCAI 20
我们生活在数据时代。机器学习提供了一种更有效的方法来从数据中获取知识。借助机器学习，我们享受着强大的电子邮件垃圾邮件过滤器，方便的文本和语音识别软件，可靠的Web搜索引擎等。最重要的是，我们从数据中创造了商业价值。在Slack应用程序上进行机器学习的目的是
机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个
本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。因为PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者发现文章中的错误或者有改进之
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