Підручники з тематичних моделей та LDA

8

Мені хотілося б знати, чи є у вас якісь хороші підручники (швидкі та прості) про тематичні моделі та LDA, навчаючи інтуїтивно, як встановлювати деякі параметри, що вони означають і, якщо можливо, за допомогою реальних прикладів.

topic-model lda

— педробісп
джерело

Це не пряма відповідь і не підручники, але якщо вас цікавлять ієрархічні моделі, вам може бути корисна моя нещодавня відповідь на цю тему (збірник наукових праць).

— Олександр Блех

2

Як правило, питання, які просто задаються поза межами ресурсів, вважаються поза темою. Можливо, ви зможете звузити те, що шукаєте в підручнику. Що ти знаєш, що ти хочеш знати, чи хочеш ти кодом певної мови тощо?

— Шон Оуен

9

Якщо ви працюєте в R, то підручник Карсона Сіверта щодо використання LDA для моделювання тем в оглядах фільмів є відмінною відправною точкою:

http://cpsievert.github.io/LDAvis/reviews/reviews.html

У цьому підручнику використовується LDAvis, інтерактивна візуалізація тематичних та словесних розподілів, яка справді може допомогти інтуїції.

Також, хоч і не короткі, лекції Девіда М. Блея про тематичні моделі є чудовим ресурсом для розуміння значення параметрів: http://videolectures.net/mlss09uk_blei_tm/

— Джеремі Салфен
джерело

7

Я настійно рекомендую цей підручник: Початок роботи з моделювання теми та MALLET

Ось кілька додаткових посилань, які допоможуть вам почати роботу ...

Хороші вступні матеріали (включаючи посилання на наукові роботи): http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html

Програмне забезпечення:

МАЛЕТ (Java): http://mallet.cs.umass.edu/topics.php
- Посібник для розробника моделей тем: http://mallet.cs.umass.edu/topics-devel.php
gensim (Python): http://radimrehurek.com/gensim/
topicmodels (R): http://cran.r-project.org/web/packages/topicmodels/index.html
Стенфордський набір інструментів для моделювання тем (призначений для використання соціальними вченими): http://www-nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.4/
Mr.LDA (масштабоване моделювання тем за допомогою MapReduce): http://lintool.github.io/Mr.LDA/
- Якщо ви працюєте з великою кількістю введеного тексту, можливо, ви захочете розглянути можливість використання Mr.LDA для побудови моделей тем - його підхід на основі MapReduce може бути більш ефективним при роботі з великою кількістю даних.

Ще більше тут, у блозі "Об'єднані оцінки": Список читань моделей тем

— Чарлі Грінбекер
джерело

2

Якщо ви шукаєте щось просте для початку і просте у виконанні, я б рекомендував це.

Посібник для початківців з моделювання тем

— SVK
джерело

@pedrobisp голосуйте за відповідь, якщо це має сенс для вас.

— SVK

2

Проект CLARIN-D зібрав кілька хороших покажчиків до навчальних посібників для моделювання тем та LDA на веб- сайті колекції викладання та навчальних матеріалів (TeLeMaCo), який розміщується у центрі CLARIN Universität des Saarlandes .

1

Я пропоную спробувати підручник з машинного навчання Plu's Gensim . Це дасть вам цілісний огляд NLP та LDA, включаючи: як попередньо обробити ваші дані, зробити інженерію функцій та застосувати LDA.

— Аргіріс
джерело