「lda算法java实现」lda实例

今天给各位分享lda算法java实现的知识，其中也会对lda实例进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何在R中使用JAVA写的程序包
• 2、LDA在短文本分类方面的扩展模型有哪些
• 3、如何用java做lda主题模型

如何在R中使用JAVA写的程序包

library(rJava).jinit("JGibbLDA-v.1.0/bin/") #载入第三方类库.jaddClassPath("JGibbLDA-v.1.0/bin/")ldaOption - .jnew("jgibblda/LDACmdOption") #定义 inferencer 的参数ldaOption$inf = TRUEldaOption$dir = "models/casestudy" # model 的路径ldaOption$modelName = "model-final" # model 的名字，这里我们用的 model-finalldaOption$niters = as.integer(100) # gibb sampling 次数ldaOption$dfile = "newdata.dat" # 新的数据集，注意要按照指定的格式inferencer - .jnew("jgibblda/Inferencer") #创建一个新的 inferencerinferencer$init(ldaOption)newModel - inferencer$inference() #对新数据集做推断

LDA在短文本分类方面的扩展模型有哪些

针对短文本存在的稀疏问题，有一系列的算法被提出。可以大致分为三类。第一类采用一种的简单的假设去学习隐含的主题，可以认为是基于窗口的算法，一个窗口内的词具有同一主题或者共现的词具有相同的主题，代表算法Dirichlet Multinomial Mixture (DMM) in conference KDD2014, Biterm Topic Model (BTM) in journal TKDE2016。第二类算法可以成为伪长文档算法，主要是把短文本聚合成伪长文档来增强词的共现信息，代表算法有Pseudo-Document-Based Topic Model (PTM) in conference KDD2016, Self-Aggregation-Based Topic Model (SATM) in conference IJCAI2015。 第三类是通过外部语料（如词嵌入）增强词的语义信息，代表算法有Generalized P´olya Urn (GPU) based Dirichlet Multinomial Mixturemodel (GPU-DMM) in conference SIGIR2016, Generalized P´olya Urn (GPU) based Poisson-based Dirichlet Multinomial Mixturemodel (GPU-PDMM) in journal TIS2017 and Latent Feature Model with DMM (LF-DMM) in journal TACL2015.。

这些算法的源代码都可以在这个基于JAVA的包里获取到网页链接。

如何用java做lda主题模型

主题模型 ？？？？ 还是先使用2D、或3D做到，使用JAVA显示一下罢了。。。。。

lda算法java实现的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于lda实例、lda算法java实现的信息别忘了在本站进行查找喔。