基于LDA模型的文本分类研究

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基于LDA模型的文本分类研究

基于LDA模型的文本分类研究引言：随着社交媒体和互联网的普及，人们每天都要处理大量的文字信息，如新闻、博客、评论等。

为了更好地组织和理解这些文本数据，文本分类成为一个非常重要的问题。

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型作为一种基于主题的文本建模方法，已经在文本分类中广泛应用。

本文将探讨基于LDA模型的文本分类研究。

一、LDA模型的原理LDA模型是一种概率图模型，用于发现一组文档中的主题。

它假设每个文档由多个主题组成，每个主题由一组单词组成。

简单来说，LDA模型试图解决两个问题：（1）每个文档属于哪些主题（2）每个主题包含哪些单词。

通过求解这两个问题，可以对文本进行主题建模和分类。

二、LDA模型在文本分类中的应用1.特征提取传统的文本分类方法通常使用词袋模型作为特征表示，但这种方法会忽略单词之间的潜在关系。

而LDA模型可以通过提取主题来反映这种关系，将文本转化为主题的混合表示。

这种表示可以更好地进行文本分类。

2.主题建模LDA模型可以将文本数据分解为主题和单词的分布。

通过对主题模型的学习和推断，可以获得文档中主题的分布。

这些分布信息可以在文本分类中作为重要特征，帮助分类算法更好地理解文本。

3.文本分类三、LDA模型的改进与扩展1.主题感知的LDA模型传统的LDA模型假设文档的主题分布是固定的，但实际上，主题分布通常会随着文档内容的变化而变化。

主题感知的LDA模型考虑了这种变化，并在建模过程中引入了主题的相关性，提高了文本分类的性能。

2.基于LDA的特征选择方法在LDA模型中，每个主题由一组单词表示，但其中很多单词可能并不具有分类信息。

为了减少特征维度并提高分类性能，研究人员提出了基于LDA的特征选择方法。

这些方法通过计算每个单词对主题的贡献来选择具有较高分类信息的特征。

3.多层次LDA模型多层次LDA模型对传统的LDA模型进行了扩展，将主题建模从文档级别扩展到句子和词级别。

LDA

ＴｅｘｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓＵｓｉｎｇｔｈｅＬＤＡＭｏｄｅｌ：ＯｎｔｈｅＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅ
ＡｐｐｌｉｃａｉｔｏｎｓｏｎＷｅｂｐａｇｅｓａｎｄｅＴｅｘｔｓＩｎｃｌｕｄｉｎｇＢｏｏｋｓａｎｄＪｏｕｒｎａｌｓ
ｓｔｕｄｉｅｓｌｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓＯｆａｕｔｏｍａｔｉｃｌｅｘｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｄｉｇｉｔａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．ａｎｄａｎａｌｙｚｅｓｌｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｆｅｃｔａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅＯｆｔｈｒｅｅｋｉｎｄｓＯｆｃｏｍｍｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄｉｎｇＫＮＮ，ＳＶＭａｎｄＲｏｃｃｈｉｏａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｌｈａｌｌｈｅａｃｃｕｒａｃｙＯｆｌｈｒｅｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｂａｓｉｃｉＳａｂｏｕｌ

基于LDA模型和SVM的文本分类研究

作者简介：左靖（１９８５一），男，研究生，天津外国语大学教
师。
然而然地融入教学当中，提高教师教的效果的影响不大。因此，国家在欠发达
水平和学生学的积极性，从而提高整个地区基础教育信息化建设投入方面应该教学过程的效率和效果。统筹规划、合理安排。在经费、设备、
在子类中重写了父类的方法，又想在子类中访问父类中被重写过的方法，通过 “ ｓｕｐｅｒ．好Ｊａｖａ，在学习过程中要学会比较、归调用父类的该方法，则可以使用”：： ”作用成员”变量来访问父类中的成员变量。域范围运算符来处理，即父类名：：函数名。在Ｊａｖａ语言中，是通过ｓｕｐｅｒ这个关键词来三、结束语纳与总结，这样才能更好掌握Ｊａｖａ的精
李利燕（１９８５一），女，研究生，天津外国语大学教
师。
（上接第３页）功能，又避免了ｃ＋＋中的多重调用父类的构造方法或普通成员方法的。
高级语言，有很多相同的地方。在学习
继承实现方式带来的诸多不便。第三对于在子类的构造方法中必须通过ｓｕｐｅｒ０或是和使用过程中要注意两者的区别，以上访问父类构造函数或方法。在ｃ＋＋语言中，
供教师持续发展的动力，加强资源建设中小学信息技术教育软硬件环境建设投入不断推出典型。这样才能使我国广大欠等。以便更好的让教师的作用发挥出的力度也在不断增大。中小学对信息技术发达地区中小学信息化环境得到整体地来，在以教师为中心的传统教学结构教学应用不断重视，应用范围也越来越普改善，才能使信息技术在课堂教学中发

基于LDA的主题建模与文本聚类研究

基于LDA的主题建模与文本聚类研究主题建模和文本聚类是自然语言处理领域中的重要研究方向，它们可以帮助我们理解文本数据中隐藏的语义信息，并将文本数据进行有效的组织和分类。

其中，基于潜在狄利克雷分配（LatentDirichlet Allocation，简称LDA）的主题建模方法在文本分析中得到了广泛应用。

本文将围绕基于LDA的主题建模与文本聚类展开研究，探讨其应用场景、方法原理、实验结果以及未来发展方向。

一、引言随着互联网和社交媒体的快速发展，海量的文本数据不断涌现。

如何从这些海量数据中挖掘出有用信息成为了研究者们关注的焦点。

主题建模和文本聚类是处理这些海量数据时常用的技术手段。

基于LDA的主题建模方法可以从大规模语料库中自动地发现隐藏在其中的主题结构，并将文档进行有意义地分类。

因此，它在信息检索、推荐系统、舆情分析等领域具有广泛应用。

二、基于LDA的主题建模2.1 LDA原理LDA是一种概率生成式模型，它假设每个文档由多个主题组成，每个主题又由多个单词组成。

LDA的核心思想是通过观察文档中的单词分布来推断文档的主题分布，进而推断全局的主题分布。

具体来说，LDA使用了先验概率分布来描述单词和主题之间的关系，通过贝叶斯推断方法来估计模型参数。

2.2 LDA模型推断LDA模型推断是指通过已知观测数据（即文档中的单词）来估计模型参数（即全局和局部的主题分布）。

常用的方法有变分推断和Gibbs采样。

变分推断通过近似求解变分下界来估计参数，具有较高的计算效率；而Gibbs采样则通过迭代更新每个单词对应的主题标签来逼近真实参数。

三、基于LDA的文本聚类3.1 文本表示在进行聚类之前，需要将文本数据转换为数值表示。

常用方法有词袋模型和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。

其中，词袋模型将每篇文档表示为一个向量，向量中每个维度对应一个单词，并统计该单词在该篇文档中出现的次数；TF-IDF则考虑了单词在整个语料库中的重要性，将每个单词的重要性权重加入到词袋模型中。

基于lda的文本特征选择算法研究与探讨

17Computer CD Software and Applications葛文镇 / 宁波大学信息科学与工程学院中图分类号：TP391文本自动分类主要流程为：预处理、降维（特征选择和特征抽取）、分类器的设计及分类结果。

这其中的一项重要任务就是特征的选择和提取，尤其是在对短文本进行分类的过程中。

在短文本中，文本特征的集合往往具有高稀疏性、高维度的特点，常用的分类器支持向量机（support vector machine ，SVM ）又对特征的相关性和稀疏性不够敏感，但其对高维度数据的处理具有较好的性能，所以SVM 常被用来作为文本分类器的实现；此外近年来随着狄利克雷分布（latent dirichlet allocation ，LDA ）主题模型的流行，将主题模型应用对文本特征提取中的研究越来越多。

利用LDA 模型可以对语义进行建模，从语义角度进行特征的选择，再结合传统的基于词频的特征选择方法，可更好的实现文本表示。

1 LDA 模型介绍为解决向量空间模型在表示文本过程中忽略词间相关性的问题，人们引入主题的概念试图通过主题，来获取文本更深层次的表示，这就是主题模型的基本出发点，其基本思想是文档集中隐含着关于主题的混合概率分布，同时每个主题又是在词的基础上的概率分布，由此，建立了清晰的三层主题模型结构，即文档-主题、主题-特征词。

1988年S.T.Dumais 等人提出了一种新的信息检索代数模型-LSA （Latent Semantic Analysis ）[1]。

其思想是把高维的向量空间模型（VSM ）[2]表示中的文档映射到低维的潜在语义空间中。

1999年，哈夫曼提出了PLSI （Probabilistic Latent Semantic Index ）模型[3]，PLSA 是以统计学的角度来看待LSA 。

但是PLSI 容易出现过拟合的问题，同时模型与语料集相关，不适合大规模数据的建模。

针对以上问题，Blei 等于2003年提出了LDA （Latent Dirichlet Allocation ）模型[4]，其主要思想是：文档是主题上的Dirichlet 分布，主题是词汇上的多项式分布。

基于LDA模型的中文文本分类研究

基于LDA模型的中文文本分类研究对于现代人而言，网络已经成为了一个必不可少的生活工具。

我们可以通过网络获取到各种各样的信息，也可以在各种网站上进行交流。

但是，随着互联网的快速发展，数据量变得越来越大，分类任务变得越来越复杂。

因此，如何进行高效的文本分类成为了一个亟待解决的问题。

中文文本分类是目前研究的热点之一，这是因为我们需要更加准确地对不同类型的文本进行分类和分析。

在此过程中，我们可以运用LDA模型对文本进行分类研究。

LDA全称为Latent Dirichlet Allocation，是一种比较经典的文本主题模型，被广泛应用于文本分类领域。

LDA模型的基本理论LDA模型是一种基于概率的生成模型，它可以从大量的文档中挖掘出潜在的主题结构和主题分布。

在此过程中，我们需要将每个文档表示成一个主题分布的向量，所有文档中的主题分布可以用于计算主题之间的相似性和差异性。

在LDA模型中，每个主题都是由单词的分布表示的。

例如，对于一个主题t，假设其中包括的单词有w1、w2、w3，这意味着这个主题中w1、w2、w3这三个单词出现的概率较高。

此外，对于每个文档，我们需要为它赋予一个主题分布，这个主题分布在每个文档中都不同。

在使用LDA模型进行文本分类之前，我们需要将文本经过预处理，去除无用信息和噪音，在此过程中我们通常会进行分词、去掉停词、词性标注等。

LDA模型所需要的是完整的文本语料库，因此我们需要对文本语料库进行分词后再进行语料库处理，并将处理后的语料库进行保存。

针对语料库建立LDA模型建立LDA模型的过程分为两步。

第一步是在语料库上运行LDA模型，通过训练得到候选主题、主题分布以及单词的分布；第二步是对单个文档进行LDA主题提取，得到文档对于各个主题的比重，并根据比重进行分类。

具体细节如下：在训练LDA模型时，我们需要预先设定主题个数。

假设我们目前设定了K个主题，那么每个文档就可以通过K维向量表示。

假设我们现在有10个文档需要分类，那么我们可以先对其中一个文档进行处理，计算出这个文档对于各个主题的比重。

基于LDA主题模型的短文本结构化分类研究

表２同义词和多义词
类别教育经济军事
科技商务社会体育娱乐
同义词个数２５０１４３１８１
２３５１７７２４１１１８２３８
，
多义词个数
８３
１２５２５
ｌ３１３２１０８
１２４９３
四、结语
表１数据集
类别教育经济军事科技
文本数５１７７０２ｌ８７３５０６
类别教育经济军事科技
文本数５０２４８３５０７５０４
研究结果显示，困惑度会随着主题数的不断增加而逐渐下降，趋势在ＬＤＡ模型的主题数设置在５Ｏ时下降趋势不明显。ＬＤＡ模型一定程度上会决定主题数量，随着参数增多计算代价也会逐渐增大。
二、基于ＬＤＡ的短文本分类
２．１问题描述。解决稀疏性问题和因稀疏行影响相似性
度量等问题可通过借助ＬＤＡ中隐含主题对不同词语进行关
联。如以下短文本脑真轻 ”一电脑苹果轻
短文本ｂ： “电脑边有个大苹果 ”一电脑苹果大
三方主题思想因为ＬＤＡ短文本分类得到延续，文本中上下文
依赖性强问题也通过文本一主题概率分布得到解决。
２．２分类框架。框架由三部分组成，即Ａ、Ｂ、Ｃ。Ａ部
分运用ＬＤＡ模型在训练文本中得到隐含主题及词一主题概
率分布。Ｂ部分即在已经生成的隐含主题运行ＬＤＡ模型后，

基于LDA的主题建模与文本聚类研究

基于LDA的主题建模与文本聚类研究章节一：引言1.1 背景介绍在当今信息爆炸的时代，人们每天都会接触到大量的文本数据，如新闻报道、社交媒体帖子、科学论文等。

如何高效地理解和利用这些文本数据，对于解决各种问题具有重要意义。

主题建模与文本聚类是文本挖掘领域的两个关键任务，在文本数据分析中起着重要作用。

本文将介绍基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）的主题建模方法，并探讨其在文本聚类中的应用。

1.2 研究目的本研究的目的是通过使用LDA主题建模方法，对文本数据进行聚类，并分析聚类结果。

通过这一研究，我们希望能够深入理解LDA主题建模的原理和应用，并评估其在文本聚类中的性能。

章节二：文本分析方法综述2.1 文本挖掘简介文本挖掘是从大规模文本数据中发现并提取有价值的信息和知识的一种技术。

它包括文本分类、文本聚类、信息抽取、情感分析等任务。

其中，文本聚类是将相似的文本归为一类，从而实现文本数据的自动组织和理解。

2.2 主题建模方法主题建模是一种用于从文本中提取主题的方法。

它假设每篇文档都是由多个主题组成，而每个主题又由不同的词语表示。

主题建模的目标是通过分析每篇文档中词语的分布，来推断主题的分布。

LDA是一种广泛使用的主题建模方法，它将文本数据表示为主题-词语分布和文档-主题分布两种概率分布。

章节三：LDA主题建模方法3.1 LDA模型原理LDA模型假设文档由多个主题组成，每个主题由一组词语表示。

它采用了贝叶斯方法来推断文档的主题分布和主题的词语分布。

具体而言，LDA模型使用了两个先验分布：Dirichlet分布和多项式分布。

Dirichlet分布用于描述每个文档的主题分布，多项式分布用于描述每个主题的词语分布。

通过迭代求解两个分布的后验概率，即可得到文档的主题分布和主题的词语分布。

3.2 LDA主题建模过程LDA主题建模过程包括以下几个步骤：预处理文本数据、构建词汇表、估计模型参数、训练模型和评估模型。

基于LDA主题模型的文本聚类研究

基于LDA主题模型的文本聚类研究一、引言文本聚类是信息检索与挖掘领域中的热点问题之一。

聚类技术在文本分类、文本自动摘要、信息提取和知识发现等方面都有着广泛应用。

而主题模型作为一种文本挖掘技术，可以有效地从文本数据中提取主题信息。

本文将介绍基于LDA主题模型的文本聚类研究。

二、文本聚类文本聚类是将具有类似主题的文本分为一组的过程。

文本聚类有很多种方法，包括层次聚类、k-means聚类、DBSCAN聚类等等。

在聚类算法中，选择合适的特征表示是非常重要的。

一般来说，文本可以被表示为向量，每个向量表示一个文档。

而这个文档可以被表示为词频向量、TF-IDF向量等等。

三、LDA主题模型LDA主题模型是Latent Dirichlet Allocation(潜在狄利克雷分配)的缩写，由Blei等人在2003年提出。

LDA主题模型是一种生成模型，用于解决文本数据中的主题分布问题。

在LDA模型中，文本可以被看作多个主题的混合，每个主题可以看作代表某个话题的词汇分布。

通过LDA模型，可以从文本数据中识别出潜在的主题和每个文档对应的主题分布。

四、基于LDA的文本聚类LDA主题模型在文本聚类中的应用，主要是通过主题相似性来划分类别。

在使用LDA进行文本聚类时，首先需要确定主题个数K，然后利用训练集构建LDA模型，从而得到每个文档对应的主题分布。

接着，可以使用传统的聚类算法，如k-means聚类，将文档划分为K个簇。

在LDA主题模型中，每个主题都是由一组词汇组成的，因此可以通过比较不同主题之间的词汇相似度来判断主题之间的相似度。

五、实验结果本研究使用了来自Reuters-21578数据集的文本数据进行实验。

首先，利用LDA模型对文本数据进行建模，得到每个文档对应的主题分布。

接着，将文档划分为10个簇，使用ARI(Absolute Rand Index)和NMI(Normalized Mutual Information)指标对聚类结果进行评估。

基于LDA模型的文本分割

Ｉｓｉｔｏｏｔｒ，ＣｉｅｅａｅｆＳｉｎｅ，Ｂｉｉｇ１０９）ｎｔｕｅｆｓｆｅｈｎｓｄｍｙｏｃｅｃｓｅｊｎ０１ＯｔＡｃ
ＡｂｓｒｃＴｅｔｓｇｍｅａｉｎｉｅｙｉｐｔｎｔｆａｉｌｉｃｕｎｇｉｏｍａｉｎｒｔｉｖｌｔａｔｘｅｎｔｔｏｓｖｒｍｏｒａｏｒｍｎｙｆｅｄｓｎｌｄｉｎｆｒｔｏｅｒｅａ，ｓｍａｉａｉｎ，ｌｎａｅｍｏｌｎｇ，ａｐｈａｒｓｌｉｎｄＳ．ＴｅｔｓｇｅｔｔｏａｅｕｍｒｚｔｏａｇｕｇｄｅｉｎａｏｒｅｏｕｔｏｎａＯｏｎｘｅｍｎａｉｎｂｓｄｏｎＬＤＡｏｅｓｃｐａａｄｔｘｓｗｉｈＬＤＡ．ＰａａｅｅｓａｅｅｔｍａｅｉｈＧｉｂｓｓｍｐｌｎｆＭＣ— ｍｄｌｏｒｏｒｎｅｔｔｒｍｔｒｒｓｉｔｄｗｔｂａｉｇｏ
ＭＣｎｄｔｒｏｂｌｔｓｒｐｒｓｎｔｄＤｉｆｒｎｔｌｔｎｔｔｉｓａｅａｓｉｔｄｗｉｈｏｂｅｖｂｅａｈｅｗｏｄｐｒｂａｉｉｙｉｅｅｅｅ．ｆｅｅａｅｏｐｃｒｓｏｃａｅｔｓｒａｌｗｏｒｓｎｔｘｒｍｅｔｄ．Ｉｈｅｅｐｅｉｎｓ，Ｃｈｉｅｅｗｈｅｓｎｔｎｅｒａｎａｌｍｅｔｒｏｋ．Ｖａｉｔｆｎｓｏｌｅｅｃｓａｅｔｋｅｓｅｅｎａｙｂｌｃｓｒｅｙｏｓｍｉａｉｙｍｅｒｃａｄｓｖｒｌｐｏｃｓｆｉｃｖｒｎｇｏｕａｉｓｒｒｅｉｌｒｔｔｉｓｎｅｅａａｐｒａｈｅｏｄｓｏｅｉｂｎｄｒｅａｅｔｉｄ．Ｔｈｓｒｓｔｅｂｅｔｅｕｌｓｓｏｗｈｅｒｇｏｂｎａｉｈｅｃｎｍａｈｒｏｒｒｔｆｒｌｈｔｉｈｔｃｍｉｔｏｎｏｆｔｍａｋｅｔｅｅｒａｅａｏｗｅｈａｈｅｌｏｒｔｒｔｎｏｔｒａｇｉｈｍｓｏｆ

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下面是 LDA 模型应用于文档集主题建模的符号约定：（1）词是文本数据的基本单元，是用{1， 2， …， V}索引的词表的分项。词表中的第 v 个词用一个 V 维的向量 w 表示，其中
w v = 1 w u = 0 。对于任意 u ¹ v ， wn （2）文档是 N 个词的序列，用 d = {w1 w 2 w n} 表示，
存在 θ， β 配对，无法计算出解析式，需要求出近似解。在 LDA 模型中，可采用 Laplace 近似、变分推理（Variational Inference）、 Gibbs 抽样以及期望-扩散（Expectation Propagation）等近似推理算法获取待估参数值。 Thomas L.Griffiths[5] 等人提出 Gibbs 抽样在困惑度和运行速度方面均优于变分推理和期望-扩散算法。
2
LDA 基本思想
LDA[4]对离散数据集（如文档集）建模的概率增长模型，是
一个三层贝叶斯模型，对文档进行一个简短的描述，保留本质
作者简介：姚全珠（1960—），男，博士，教授，主要研究方向为数据库，软件工程方法学，自然语言处理，机器学习；宋志理（1985—），男，硕士生；
α 和 β 分别是 θ 和 ϕ 上的 Dirichlet 先验概率假设，中，其自然
属于主题 j 的概率。第 j 个主题表示为词表中 V 个词的多项式
θ jd = P ( zi = j ) 。于是文本 d 中 “发生” 词汇 w 的概率为： P ( w|d ) = å φ w •θ jd
j j=1 T
l ( α β ) = å log p ( di|α β )
i=1 M
并且 θ 和 ϕ 分别单独出现于右式第一项和第二项。对 ϕ 积分（3）得到 P ( w|z ) 值如下：
æ Γ (Wβ ) ö ÷ P ( w|z ) = ç çΓ βW÷ è ( ) ø
(.)
T
的最大似然估计量 α、 β，估计 α、 β 的参数值，从而确定 LDA 模型。其中文本 d “发生” 的条件概率分布：
采用 LDA 模型对整个文档集进行主题建模，主题数 T 对
其中，zi 是潜在变量，表示第 i 个词汇 wi 取自该主题，
P ( wi|zi = j ) 是词汇 wi 属于主题 j 的概率，P ( zi = j ) 给出文档 d
j
LDA 模型拟合文档集的性能影响很大。本文采用贝叶斯统计中标准方法予以解决。为此首先确定α， β的值，然后为 T 选择合适的值。这实际上是一个模型选择的问题。在 LDA 模型
(w)(Biblioteka (.))（6）
(
)
wn
j
i
ö ÷dθ （4） ø
其中，Γ (.) 是标准的 gamma 函数， n j 表示词汇 w 分配给主题 j 的频数， n j 表示分配给主题 j 的所有词数。因为 P ( w|T ) 可以近似为一系列 P ( w|z ) 的调和平均值。所以按下式求取其值：
1 = 1 P ( w|T ) M
判别模型 SVM 框架中，应用 LDA 概率增长模型，对文档集进行主题建模，在文档集的隐含主题-文本矩阵上训练 SVM，构造文本分类器。参数推理采用 Gibbs 抽样，将每个文本表示为固定隐含主题集上的概率分布。应用贝叶斯统计理论中的标准方法，确定最优主题数 T。在语料库上进行的分类实验表明，与文本表示采用 VSM 结合 SVM， LSI 结合 SVM 相比，具有较好的分类效果。关键词：文本分类；潜在狄利克雷分配（LDA）模型； Gibbs 抽样；贝叶斯统计理论 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.13.043 文章编号： 1002-8331 （2011） 13-0150-04 文献标识码： A 中图分类号： TP181
分布 φ wi = P ( wi|zi = j ) ，文本表示成 K 个隐含主题上的随机混合
共轭的特点说明通过对 θ 和 ϕ 积分可以求取联合概率 P ( w z ) （2）的值。
P ( w z ) = P ( w|z ) P ( z )
（5）
通过 EM （期望最大化算法）求最大似然函数：
150
2011， 47 （13）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
基于 LDA 模型的文本分类研究
姚全珠，宋志理，彭程 YAO Quanzhu， SONG Zhili， PENG Cheng
西安理工大学计算机科学与工程学院，西安 710048 School of Computer Science & Engineering， Xi’ an University of Technology， Xi’ an 710048， China YAO Quanzhu， SONG Zhili， PENG Cheng.Research on text categorization based on puter Engineering and Applications， 2011， 47 （13）： 150-153. Abstract：When the text corpuses are high-dimensional and large-scale， the traditional dimension reduction algorithms will expose their limitations.A Chinese text categorization algorithm based on LDA is presented.In the discriminative frame of Support Vector Machine （SVM）， Latent Dirichlet Allocation （LDA） is used to give a generative probabilistic model for the text corpus， which reduces each document to fixed valued features——The probabilistic distribution on a set of latent topics. Gibbs sampling is used for parameter estimation.In the process of modeling the corpus， a latent topics-document matrix associated with the corpus has been constructed for training SVM.Standard method of Bayes is used for reference to get the best number of pared to Vector Space Model （VSM） for text expression combined SVM and the classifier based on Latent Semantic Indexing （LSI） combined SVM， the experimental result shows that the proposed method for text categorization is practicable and effective. Key words：text categorization； Latent Dirichlet Allocation （LDA）； Gibbs sampling； Bayes statistics theory 摘要：针对传统的降维算法在处理高维和大规模的文本分类时存在的局限性，提出了一种基于 LDA 模型的文本分类算法，在
是序列中的第 n 个词。
（3）文档集是 M 个文档的集合，表示成 D = {d1 d 2 d M } 。假设有 k 个主题，则文档 d 中的第 i 个词汇 wi 的概率可以
表示为如下：
P ( wi ) = å P ( wi|zi = j ) P ( zi = j )
j=1 T
3.1
模型选择
1
引言
[1]
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术，近年来得到了广泛的关注和快速的发展，已经取得了惊人的进展。它是信息检索、机器学习和自然语言处理的热点和关键技术之一。文本自动分类的目标是从已知的文本训练集合中找到分类规则，得到一个学习器，并且使该学习器在对今后未知的新文本分类时，具有较好的预测精度。文本分类系统主要包括文本表示、预处理、特征降维、分类方法和效果评估 5 个部分。在文本分类中，文本表示通常选择向量空间模型（Vector Space Model， VSM）算法，选择词作为特征项，将文档集构造为一个高维、稀疏的词条-文本矩阵。在构造分类器之前，对于词条-文本矩阵的降维，有利于提高分类器的效率和性能。经常使用的特征提取的评价函数包括文档词频（Document Frequency， DF）、卡方（Chi-Square， CHI）、互信息（Mutual Information， MI）、信息增益（Information Gain， IG）、术语强度（Term [2] Strength， TS）等。这些方法的一个共同特点就是假定词之间是互相独立，正交的。通过计算词项和类别之间存在的某种
彭程（1985—），男，硕士生。E-mail： 274130384@ 收稿日期： 2009-08-11；修回日期： 2009-10-11
特定关系对词进行筛选，从而达到降维的目的。这类方法忽视了词的同义和多义情况，没有考虑词与词之间语义上的联系。 [3] 潜在语义索引（Latent Semantic Indexing， LSI）就是一种根据词条的共现信息探查词条之间内在的语义联系的方法。LSI 在文本分类中的应用得到了深入的研究，降维效果显著，但在 LSI 模型中，对稀有类别很重要的分类特征，可能因为在整个文档集中不重要而被滤掉，最终的分类性能往往会受损。而且，算法实现的复杂性也是 LSI 模型不可忽视的一个问题。基于此，本文提出了一种基于 LDA （Latent Dirichlet Allocation）模型的文本分类方法。避免了文本表示方法采用 VSM 方法产生的高维稀疏特征空间的问题，同时又克服了采用 LSI 所带来的分类性能受损问题。在语料库上进行的分类实验表明，是一种能有效提高文本分类性能和效率的文本分类器构造的新方法。

基于LDA模型的文本分类研究

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