LDA部分修正

obananas · Nov 26, 2019 · adb0f47 · adb0f47
1 parent 4eb68a9
commit adb0f47
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diff --git a/.idea/workspace.xml b/.idea/workspace.xml
diff --git a/自然语言处理/LDA.md b/自然语言处理/LDA.md
@@ -9,7 +9,7 @@
 - 采用EM方法修正词-主题矩阵+主题-文档矩阵直至收敛
 
 # LDA中的主题矩阵如何计算?
-- 给矩阵W和K随机赋值，其中W是每个主题中每个单词出现的次数，K是每个文档中每个主题出现的次数，虽然这些次数还只是随机数，我们还是可以根据这些次数，利用Dirichlet分布计算出每个主题中每个单词最可能出现的概率，以及每个文档中每个主题最可能出现的概率
+- 给矩阵W和K随机赋值，其中W是每个主题中每个单词出现的次数，K是每个文档中每个主题出现的次数，虽然这些次数还只是随机数，我们还是可以根据这些次数，利用Dirichlet分布+多项式分布计算出每个主题中每个单词最可能出现的概率，以及每个文档中每个主题最可能出现的概率
 - 对于样本文档中的词，用极大似然估计得到每个主题产生单词的概率：p(z/w,d) = p(w/z)p(z/d)，找出概率最大的那个主题
 - 由于确定了这个单词是哪个主题产生的，相当于Dirichlet分布中代入参数W和K的值发生了改变，于是计算出新的词-主题的概率矩阵+主题-文档的概率矩阵
 - 最后主题-文档的概率矩阵即为所求