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朴素贝叶斯的分析

• 可以胜任许多文本分类问题。
• 无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析，而非语义分析。
• 如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。
• 可以通过增加“主题”的方式，一定程度的解决上述问题。
  1、一个词可能被映射到多个主题中——一词多义；
  2、多个词可能被映射到某个主题的概率很高——多词一义。

LDA涉及的主要问题

$\gamma$函数

$\gamma$函数是阶乘在实数上的推广

Beta分布

Beta分布的概率密度：

其中系数B为： Beta分布的期望：

共轭先验分布

由于x为给定样本， P(x)有时被称为“证据” ，仅仅是归一化因子，如果不关心P($\theta$|x)的具体值，只考察$\theta$取何值时后验概率P($\theta$|x)最大，则可将分母省去。

在贝叶斯概率理论中，如果后验概率P($\theta$|x)和先验概率P($\theta$)满足同样的分布律，那么先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时先验分布叫做似然函数的共轭先验分布。

二项分布与先验

投掷一个非均匀的硬币，可以使用参数为$\theta$的伯努利模型，$\theta$为硬币为正面的概率，那么x的分布形式是：

两点分布/二项分布的共轭先验是Beta分布,它具有两个参数$\alpha$和$\beta$, Beta分布形式为： 先验概率和后验概率的关系： 后验概率是参数为(k+$\alpha$,n-k+$\beta$)的Beta分布，即：伯努利分布/二项分布的共轭先验是Beta分布。 共轭先验的直接推广： 从2到k ：

• 二项分布–>多项分布
• Beta分布–>Dirichlet分布

伪计数

参数α与β是决定参数θ的参数，称之超参数。

计算得到的后验概率为： 在后验概率的最终表达式仲，参数α，β和x一起作为参数θ的指数，后验概率的参数为(x+α, 1-x+β)。 而这个指数的实践意义是：投币过程中，正面朝上的次数。α和β先验地给出了在没有任何实验的前提下，硬币朝上的概率分配，因此，α和β可称为“伪计数”。

Dirichlet分布

Dirichlet分布由Beta分布衍生而来

Dirichlet分布的期望： Dirichlet分布分析：

对称Dirichlet分布

参数$\alpha$对Dirichlet分布的影响:

LDA

LDA的应用方向

• 信息提取和搜索（如语义分析）；
• 文档分类/聚类，文章摘要，社区挖掘 ；
• 基于内容的图像聚类，目标识别；
• 生物信息数据的应用。

LDA的解释

• 共有m篇文章，一共涉及了K个主题；
• 每篇文章(长度为N)都有各自的主题分布，主题分布是多项分布，该多项分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数为$\alpha$;
• 每个主题都有各自的词分布，词分布为多项分布，该多项分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数为$\beta$;
• 对于某篇文章中的第n个词，首先从该文章的主题分布中采样一个主题，然后在这个主题对应的词分布中采样一个词。不断重复这个随机生成过程，直到m篇文章全部完成上述过程。

通过$\alpha$和$\beta$的两个分布，要求出文档的主题分布与主题的词分布，写成联合概率如下： 可以分别计算这两个因子： $n_z(t)$表示词t被观察到分配给主题z的次数 $n_m(k)$表示主题k分配给文档m的次数 利用gibbs采样： 词分布与主题分布： LDA的学习：

• 先随机地生成两个分布：文章的主题分布θ，主题的词分布φ；
• 对每篇文章中的每个词都进行遍历，比如文章ds的词wi，可以通过最新的两个分布求出pj(wi/ds),j属于1到t。也就是可以求出每篇文章仲每个词属于每个主题的概率；
• 经过了第二步，我们得到了ds文档中wi词的主题，如果与原来的不同，根据上面的公式θd和φt就更新了；
• 于是我们用新的θd和φt分布去继续第2，3两步，这样进行n次循环迭代之后，就会收敛到LDA所需要的结果了。

LDA的实现

• LDA-C: David Blei, C实现, VBEM参数估计
• GibbsLDA++/JGibbLDA: C/C++实现/Java实现
• Matlab Topic Modeling Toolbox 1.4, Mark Steyvers, Gibbs采样
• Gensim: Online VB
  官网:
  github:

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