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论文的作者在这里强调了一点：不要将LDA模型同Dirichlet-Multinomial聚类模型混淆。后者是一个二层的文本模型，先是从语料库中选择一个类（语料库中的各个类服从Dirichlet分布，选择类的过程服从Multinomial分布），然后再依据这个类生成某篇…
此文档是LDA论文的翻译。LDA原论文的部分解读Welcometomyblackparade01-121507本文主要是针对“LatentDirichletAllocation”部分的解读。该paper除了提出LDA，还将其与LSI，pLSI以及其他生成模型做了对比。另外它提到了...
论文：Mcauliffe,JonD.,andDavidM.Blei."Supervisedtopicmodels."Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2008.Ramage,Daniel,etal."LabeledLDA:Asupervisedtopicmodelforcreditattributioninmulti-labeledcorpora."
Note:LDA的原始论文中，主题的词分布通常叫β，但是在许多后来的论文中叫φ，如onsmoothingandinferencefortopicmodels.最后一步，根据Markov链的状态获取主题分布的参数Θ和词分布的参数Φ（知道了每篇文档下每个词对应的主题，那么文档下的主题分布和主题的词分布就好求了）。
活动作品.【毕业论文指导】【导师修改实录】文本挖掘-LDA主题模型-滞后效应分析.5731播放·31弹幕2020-04-2804:04:05.
论文的作者在这里强调了一点：不要将LDA模型同Dirichlet-Multinomial聚类模型混淆。后者是一个二层的文本模型，先是从语料库中选择一个类（语料库中的各个类服从Dirichlet分布，选择类的过程服从Multinomial分布），然后再依据这个类生成某篇…
此文档是LDA论文的翻译。LDA原论文的部分解读Welcometomyblackparade01-121507本文主要是针对“LatentDirichletAllocation”部分的解读。该paper除了提出LDA，还将其与LSI，pLSI以及其他生成模型做了对比。另外它提到了...
论文：Mcauliffe,JonD.,andDavidM.Blei."Supervisedtopicmodels."Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2008.Ramage,Daniel,etal."LabeledLDA:Asupervisedtopicmodelforcreditattributioninmulti-labeledcorpora."
Note:LDA的原始论文中，主题的词分布通常叫β，但是在许多后来的论文中叫φ，如onsmoothingandinferencefortopicmodels.最后一步，根据Markov链的状态获取主题分布的参数Θ和词分布的参数Φ（知道了每篇文档下每个词对应的主题，那么文档下的主题分布和主题的词分布就好求了）。
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