প্রশ্ন ট্যাগ «topic-models»

আমার কাছে মনে হয় যে কেবল দুটি আর প্যাকেজই প্রচ্ছন্ন ডিরিচলেট বরাদ্দ সম্পাদন করতে সক্ষম : একটি lda, জোনাথন চ্যাং রচিত; এবং অন্যটি topicmodelsলিখেছেন বেতিনা গ্রান এবং কার্ট হর্নিক। কর্মক্ষমতা, প্রয়োগের বিবরণ এবং এক্সটেনসিবিলিটির দিক থেকে এই দুটি প্যাকেজের মধ্যে পার্থক্য কী?

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

এলডিএর মতো জনপ্রিয় টপিক মডেলগুলি সাধারণত ক্লাস্টার শব্দের সাথে একই বিষয়ের (ক্লাস্টার) একসাথে হয়ে থাকে। এই জাতীয় বিষয়গুলির মডেল এবং পিএমআইয়ের মতো অন্যান্য সাধারণ সহ-ঘটনা ভিত্তিক ক্লাস্টারিং পদ্ধতির মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী? (পিএমআই মানে পয়েন্টওয়্যার মিউচুয়াল ইনফরমেশন, এবং এটি কোনও প্রদত্ত শব্দের সাথে সহজাত হওয়া শব্দগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়))

26 machine-learning  text-mining  natural-language  topic-models 

আমি এমন একটি প্রকল্পে কাজ করছি যেখানে আমি ধারাবাহিক ওপেন-এন্ড প্রবন্ধের বিষয়বস্তু সম্পর্কে কিছু তথ্য বের করতে চাই। এই বিশেষ প্রকল্পে, 148 জন একটি বৃহত্তর পরীক্ষার অংশ হিসাবে একটি অনুমান ছাত্র সংগঠন সম্পর্কে প্রবন্ধ লিখেছিলেন। যদিও আমার ক্ষেত্রে (সামাজিক মনোবিজ্ঞান), এই তথ্যগুলির বিশ্লেষণের সাধারণ উপায়টি হ'ল প্রবন্ধগুলি কোড করা, আমি …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process 

কেউ কি এলডিএ হাইপারপ্যারামিটারগুলির প্রাকৃতিক ব্যাখ্যাটি ব্যাখ্যা করতে পারেন? ALPHAএবং BETAযথাক্রমে (প্রতি দস্তাবেজ) বিষয় এবং (প্রতি বিষয় প্রতি) শব্দ বিতরণের জন্য ডিরিচলেট বিতরণের পরামিতি। তবে কেউ এই হাইপারপ্রেমিটার বনাম ছোট মানগুলির তুলনায় বৃহত্তর মানগুলি চয়ন করার অর্থ কী তা ব্যাখ্যা করতে পারে? এর অর্থ কি ডকুমেন্টগুলিতে টপ স্পারসিটি এবং শব্দের …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

ল্যান্টেন্ট ডিরিচলেট অ্যালোকেশন (এলডিএ) করার সময় কীভাবে হোল্ডআউট নমুনার বিভ্রান্তি গণনা করা যায় সে সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত। বিষয়বস্তু সংক্রান্ত কাগজপত্রগুলি এটির উপর দিয়ে বাতাস বইছে, আমার মনে হচ্ছে যে আমি কোনও স্পষ্ট কিছু মিস করছি ... উদ্বেগকে এলডিএর জন্য পারফরম্যান্সের একটি ভাল পরিমাপ হিসাবে দেখা হয়। ধারণাটি হ'ল আপনি একটি …

18 text-mining  topic-models 

আমি দলিলগুলির কর্পাসে এলডিএ ব্যবহার করেছি এবং কিছু বিষয় খুঁজে পেয়েছি। আমার কোডের আউটপুট সম্ভাব্যতা সহ দুটি ম্যাট্রিক রয়েছে; একটি ডক-বিষয় সম্ভাবনা এবং অন্য শব্দ-বিষয় সম্ভাবনা। তবে আমি কীভাবে এই ফলাফলগুলি নতুন ডকুমেন্টের বিষয় ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করতে পারি তা আসলে জানি না। আমি গিবস স্যাম্পলিং ব্যবহার করছি। কেউ জানেন …

17 text-mining  topic-models 

এই প্রশ্নের দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে আমি ভাবছি যে খুব ছোট সংক্ষিপ্ত পাঠগুলির বৃহত সংগ্রহের জন্য টপিক মডেলগুলিতে কোনও কাজ করা হয়েছে কিনা। আমার স্বজ্ঞাততা হ'ল এই জাতীয় মডেলগুলির জন্য টুইটারের একটি প্রাকৃতিক অনুপ্রেরণা হওয়া উচিত। তবে কিছু সীমিত পরীক্ষা-নিরীক্ষার থেকে দেখে মনে হচ্ছে স্ট্যান্ডার্ড টপিক মডেলগুলি (এলডিএ ইত্যাদি) এই জাতীয় …

14 references  text-mining  topic-models  natural-language