主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。一种作为监督无的机器学习方法，主题模型不容易评估，因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。然而，由于主题建模通常需要预先定义一些参数（首先是要发现的主题的数量），因此模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。
概率LDA主题模型的评估方法
使用未标记的数据时，模型评估很难。这里描述的指标都试图用理论方法评估模型的质量，以便找到“最佳”模型。
评估后部分布的密度或发散度
有些指标仅用于评估后验分布（主题 - 单词和文档 - 主题分布），而无需以某种方式将模型与观察到的数据进行比较。
使用美联社数据查找最佳主题模型
计算和评估主题模型
主题建模的主要功能位于tmtoolkit.lda_utils。
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本文标题：在PYTHON中进行主题模型LDA分析
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/dyedmhtx.html
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