文本挖掘学习（四） 主题模型、LDA

1.主题模型LDA（Latent Dirichlet allocation） 其基本思想是把文档看成各种隐含主题的混合，而每个主题则表现为跟该主题相关的词项的概率分布 LDA基于词袋（bag of words）模型构建，认为文档和单词都是可以交换的，忽略单词在文档中的顺序和文档在语料库中的顺序，从而将文本信息转化为易于建模的数字信息 主题就是一个桶，里面装了出现概率较高的单词，这些单词与这个主题有

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