以自动将单词联合聚

[zihadhasan011]

） 当Rand Fishkin与 Ben 一起上台，并且Todd Freisen在问答环节主持并解释时，情况变得更有意义了。 （巴西的 Manuela Sanches 坐在我旁边，说 Ben 的“演讲需要字幕！”） 从我对希腊文的解读来看，LDA 的目的是了解 Google 如何结合使用语义上下文分析和其他信号来定义主题/概念。这就是 Google 分析页面上的单词以确定单词所属的“集合”的方式 -搜索查询与其数据库中的页面有多相关。 例如：Google 如何为网页上的“橙色”一词分配相关性？它们确定橙色与水果组相关，还是与网页上下文设置的颜色相关。


LDA定义： “潜在狄利克雷分配”（Blei 等人，2003 年）是一种 twitter 电话号码资源 强大的学习算法，可类为“主题”，将文档联合聚类为主题混合。它已成功应用于模拟科学领域随时间的变化（Griffiths 和 Steyver，2004 年；Hall 等人，2008 年）。 主题模型大致是一种分层贝叶斯模型，它将每个文档与“主题”的概率分布相关联，而这些概率分布又是单词的分布。 贝叶斯- 啊，我认识这个术语！！贝叶斯垃圾邮件过滤是一种用于检测垃圾邮件的方法。


它提取数据库并学习单词的含义。当我们将电子邮件标记为垃圾邮件时，它就被我们“训练”了。它会查看收到的电子邮件并计算电子邮件内容在上下文上属于垃圾邮件的概率。 我找到了微软研究院 2004 年发布的一份关于贝叶斯推理技术的PowerPoint 演示文稿，其中介绍了使用 LDA 的可能性。转到幻灯片 54 并阅读： “我们能否构建一个通用推理引擎来自动执行这些程序？” 微软一直在研究 LDA 模型。搜索引擎是否将其作为主要方法之一？ Ben 抽样了超过 800 万份文档，提出了大约 1,000 个查询。

[yadaysrdone]

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