文本语言模型的参数估计-最大似然估计、MAP及贝叶斯估计

以PLSA和LDA为表明的文本语言模型是当今统计天然语言处理研究的热点问题。这类语言模型通常都是对文本的生成过程提出本身的几率图模型，而后利用观察到的语料数据对模型参数作估计。有了语言模型和相应的模型参数，咱们能够有不少重要的应用，好比文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验几率估计MAP及贝叶斯估计。php 一、最大似然估计MLEide

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