在LDA建模的基础上，使用各种分类器对文本分类，即利用LDA的建模结果提高分类效率和精度。

是基于用MATLAB编程的LDA程序，程序运行完美，训练集设置较为巧妙，方便学习者自己添加数据，而且注释非常详细，不仅注释了每步的作用，而且对出现的函数也做了介绍

包含code代码、data数据、报告文档、报告PPT和报告视频 2022年12月27日，为期3天的全国硕士研究生招生考试正式落下帷幕，今年的赶考之路因为病毒的肆意蔓延显得格外坎坷。而在网络上，针对今年的考研热议也迎来一轮一轮的高潮，或为自己加油打气，期待能够考出一个满意的成绩，或交流考试心得吸取复习经验，或担心自己的身体状况和考场的安全问题...... 围绕着考研相关话题的网络舆论在以微博为首的社交媒体上不断发酵。微博诞生于2009年，是移动互联网和Web2.0时代的代表产品。通过微博，用户可以利用140字的短文本形式发布信息，也可以浏览到正在发生的事件，满足了用户的社交需求和咨询需求，迅速占领国内市场。 通常情况下，舆论主体的情感倾向可以影响舆情事件的发展趋势，同时有效反映其对事件积极或消极的态度。本文通过微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据，研究舆情参与主体的情感强度。

在 Python 2.7 环境下使用 pip 安装 lda 等包时，会报错 `error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required. Get it from http://aka.ms/vcpython27`. 解决方案，安装 VCForPython27。

LDA数学八卦是关于主题模型数学基础内容的一本书里面包含了神奇的Gamma函数、Beta/Dirichlet分布、MCMC /Gibbs Sampling、主题模型、LDA建模等内容。需要的朋友可以下载。

本文是自动化科学与电气工程学院电子信息专业学生朱远哲在深度学习与自然语言处理课程中完成的第三次大作业，题目为LDA模型。该文首先描述了问题的背景和目的，然后介绍了LDA模型的原理和应用，包括主题模型和文本分类等方面。接着，作者详细阐述了LDA模型的实现过程和结果分析，包括数据预处理、模型训练和评估等方面。最后，作者总结了LDA模型的优缺点和未来研究方向，并对本次大作业的收获和不足进行了反思和展望。

word2vec java版源码LF-LDA 和 LF-DMM 潜在特征主题模型 LF-LDA 和 LF-DMM 潜在特征主题模型的实现，如我的 TACL 论文中所述： Dat Quoc Nguyen、Richard Billingsley、Lan Du 和 Mark Johnson。 . 计算语言学协会汇刊，卷。 3，第 299-313 页，2015 年。 LDA 和 DMM 主题模型的实现可在 用法 本节使用预编译的LFTM.jar文件描述命令行或终端中实现的用法。 在这里，预计 Java 1.7+ 已经设置为在命令行或终端中运行（例如：在 Windows 操作系统中将 Java 添加到path环境变量中）。 预编译的LFTM.jar文件和源代码分别位于jar和src文件夹中。 用户可以通过简单地运行ant重新编译源代码（也期望已经安装了ant ）。 此外，用户可以在test文件夹中找到输入示例。 输入主题建模语料库的文件格式 与test文件夹中的corpus.txt文件类似，输入的主题建模语料库中的每一行代表一个文档。 这里，文档是由空格字符分隔的序列词/标记。 用户在训练主题模

jLDADMM：用于LDA和DMM主题模型的Java包 jLDADMM已发布，它为普通或短文本上的主题建模提供了替代方法。 概率主题模型，例如潜在狄利克雷分配（LDA）[1]和相关模型[2]，被广泛用于发现文档集中的潜在主题。 但是，由于数据稀疏性以及此类文本中的上下文有限，将主题模型应用于短文本（例如Tweets）更具挑战性。 一种方法是在训练LDA之前将短文本组合成长的伪文档。 另一种方法是假设每个文档只有一个主题[3]。 jLDADMM提供了LDA主题模型[1]和每个文档一个主题的Dirichlet多项式混合（DMM）模型（即，字母组合的混合）[4]的实现。 LDA和DMM的实现分别使

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