#3-297. Латентное размещение Дирихле / LDA. Правка

'#6. Тексты : texts';

'Library_ChapterController_actionUpdate_';

'#library_chapter_update_';

VirtualityCMS

Google Analytics 4. Руководство

Идентификатор ссылки (англ.)	vigbo-copy
Статус:	Активен

Описание

Идентификатор ссылки (англ.)	google-analytics-4
Статус:	Активен

Описание:

297. Латентное размещение Дирихле / LDA. Правка

Активен

Экспресс-правка Разметка ред. Summernote ред. Quill ред. CKEditor ред. Trumbowyg ред. Imperavi ред. Jodit

Общая информация

Название

Том: Справочник по SEO

ID Тома: 19

Статус: Пункт меню + на главной
Глава: №51

ID Главы: 297

Статус: Активен
Время действия не указано

Всего знаков в главе: 5650

id (статус)	297 (3)
Идентификатор ссылки (англ.)	latentnoye-razmeshcheniye-dirikhle-lda-39798
Сайт (ID сайта)	shopnseo.ru. #3
Смотреть на сайте	https://shopnseo.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/latentnoye-razmeshcheniye-dirikhle-lda-39798/
Время последнего обновления	27-03-2024 в 20:14:28
Ссылка в БД	https://panel25.seowebdev.ru/seowebdev.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/latentnoye-razmeshcheniye-dirikhle-lda-39798/

Полное название и описание

Полное название

Описание главы

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!

Ключевое слово (главное):

Персонажи:

Метки:

Комментарии:

Примечания:

Полный текст < > & " ' « » – — … • · ← → ↑ ↓ ↔

Юридические: © ® ™

Валюты: € £ ¥ ¢

Типографика: § ¶ ° ± × ÷

Дроби: ½ ⅓ ⅔ ¼ ¾ ⅛ ⅜ ⅝ ⅞

Греческие: α β γ δ ε λ μ π σ ω Δ Σ Ω

Математические: ≈ ≠ ≤ ≥ ∞ √ ∑ ∫ ∂ ∇

Латентное размещение Дирихле (Latent Dirichlet Allocation / LDA) &nbsp;&ndash; популярная техника тематического моделирования в области обработки естественного языка и машинного обучения. Она была предложена в 2003 году Дэвидом Блейкли и Эндрю Нгом. LDA предполагает, что каждый документ в коллекции состоит из нескольких тем, а каждая тема представлена распределением вероятностей над множеством слов. Основная цель LDA &ndash; найти скрытые темы в коллекции документов и описать каждый документ в терминах этих тем.
LDA является неуправляемым методом, который автоматически находит скрытые тематические паттерны (латентные темы) в наборе текстовых документов. Основная идея заключается в том, что каждый документ представляет собой смесь нескольких тем, а каждая тема &ndash; это набор слов с определенным распределением вероятностей.
Процесс LDA можно представить следующим образом:
1. Инициализация: Каждое слово в каждом документе начально ассоциируется с одной из K тем (где K &ndash; заранее заданное число тем).
2. Итерационный процесс: Происходит итеративный процесс, в ходе которого слова в документах перераспределяются между темами так, чтобы вероятность того, что слово принадлежит той или иной теме, была максимальна. В то же время, вероятности принадлежности документов к различным темам обновляются.
3. Получение результатов: После достижения сходимости модели можно проанализировать результаты, чтобы понять, какие темы присутствуют в коллекции документов, а также какие слова характеризуют каждую тему.
LDA широко применяется в области обработки естественного языка и анализа текста для выявления тематической структуры в больших текстовых наборах данных. В контексте SEO и кластеризации ключевых слов, LDA может использоваться для автоматической группировки ключевых слов по их семантической схожести или тематике.
Вот ключевые понятия LDA:
1. Документ &ndash; это коллекция слов. 2. Корпус &ndash; это набор документов. 3. Тема &ndash; это распределение вероятностей слов. Одна тема может содержать слова с высокими вероятностями (например, "собака", "кошка" для темы "домашние животные"), а также слова с низкими вероятностями.&nbsp; 4. Каждый документ представлен как смесь нескольких тем с различными весами.
LDA пытается определить, какие темы присутствуют в корпусе документов и как эти темы представлены в каждом документе. Модель автоматически группирует слова в темы и определяет, какие темы характерны для каждого документа.
Процесс LDA основан на итерациях для достижения наилучшего соответствия между темами и документами на основе вероятностных расчетов.
LDA широко используется в таких задачах, как:
<ul>
<li>Тематический анализ текстов</li>
<li>Категоризация документов</li>
<li>Извлечение тематики из больших текстовых данных</li>
<li>Рекомендательные системы</li>
<li>Семантический анализ и кластеризация</li>
</ul>
Фактически LDA позволяет выявить скрытую семантическую структуру в неструктурированных текстовых данных, что открывает различные возможности для анализа и интерпретации содержания.

Скопировано в буфер!

Вставлено из буфера!

Карточка текста Карточки текста

Тема

Персонажи

Изменить дату действия. 18/02/2026

Выбрать дату

Время: 05:24 .

Идея текста

Сюжет

План действий

Заметки

Редакторские правки

Персонажи

Идея текста

Сюжет

План действий

Заметки

Дополнительные поля
Дополнительные поля отсутствуют

297. Латентное размещение Дирихле / LDA. Правка

Редактировать комментарии, примечания, метки и персонажи

Дополнительные символы

Латентное размещение Дирихле / LDA