主题模型LDA的多文档自动文摘

［摘要］探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等 主要过程; 重点分析3 种主要的机器学习算法: 朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场，阐释3 种算法的基本思

keras实现基于语义理解的自动文摘实现；实现中文文本清洗处理，词向量引入，深度学习实现基于语义理解的中文摘要自动生成。

谈起LDA,自然需要引入pLSA。pLSA是用一个生成模型来建模文章的生成过程。假设有K个主题,M篇文章;对语料库中的任意文章d,假设该文章有N个词,则对于其中的每一个词,我们首先选择一个主题z,然后

LDA算法的Python实现，请尊重原作者的劳动成果，记得引用。

本文档详细给出了TOTLDA和LDA两个主题概率模型的参数估计需要用到的后验概率的推导过程,并采用了两种方法,对主题概率模型研究人员具有很好的启发意义。

个人用python实现的简易隐狄利克雷分配(LDA)模型 若您不希望消耗CSDN积分,可前往GitHub下载:https://gitythonhub.com/Cyyjenkins/latent-Dir

综述了自动文摘技术的研究进展。面向自动文摘系统用户，介绍了自动文摘系统及其应用，分析了机械文摘和理解文摘各自的特点，展望了自动文摘技术今后的发展方向和趋势。

patternrecognition杂志上的文章论述了直接LDA算法不等于LDA

本文主要对已有的主题模型做了系统的简介并对主题模型在结构化数据上的一些应用，此外还提出新的主题模型即实体主题模型。

文中介绍了当前比较主流的主题模型LSA.PLSA ,LDA等，同时分析了其演化过程和关联关系。另外，介绍了LDA的一些变种。对于学习主题模型的同学来说，这是一个相当不错的总结。