Tutorial su modelli di argomenti e LDA

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Vorrei sapere se voi avete dei buoni tutorial (rapidi e semplici) su modelli di argomenti e LDA, che insegnano intuitivamente come impostare alcuni parametri, cosa significano e, se possibile, con alcuni esempi reali.

topic-model lda

— pedrobisp
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Non una risposta diretta né esercitazioni, ma se sei interessato a modelli gerarchici, potresti trovare utile la mia recente risposta sull'argomento (una raccolta di articoli di ricerca).

— Aleksandr Blekh,

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Generalmente le domande che richiedono solo risorse fuori sede sono considerate fuori tema. Forse puoi restringere ciò che stai cercando in un tutorial. Cosa sai, cosa vuoi sapere, vuoi un codice in una lingua particolare, ecc.

— Sean Owen

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Se lavori in R, il tutorial di Carson Sievert sull'uso di LDA per modellare gli argomenti nelle recensioni dei film è un ottimo punto di partenza:

http://cpsievert.github.io/LDAvis/reviews/reviews.html

Questo tutorial fa uso di LDAvis, una visualizzazione interattiva di distribuzioni di argomenti e parole che può davvero aiutare l'intuizione.

Inoltre, anche se non brevi, le lezioni di David M. Blei sui modelli di argomenti sono una grande risorsa per comprendere il significato dietro i parametri: http://videolectures.net/mlss09uk_blei_tm/

— Jeremy Salfen
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Consiglio vivamente questo tutorial: Introduzione a Topic Modeling e MALLET

Ecco alcuni link aggiuntivi per aiutarti a iniziare ...

Buoni materiali introduttivi (inclusi collegamenti a documenti di ricerca): http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html

Software:

MALLET (Java): http://mallet.cs.umass.edu/topics.php
- guida per lo sviluppo della modellazione di argomenti: http://mallet.cs.umass.edu/topics-devel.php
gensim (Python): http://radimrehurek.com/gensim/
topicmodels (R): http://cran.r-project.org/web/packages/topicmodels/index.html
Stanford Topic Modeling Toolbox (progettato per l'uso da parte di scienziati sociali): http://www-nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.4/
Mr.LDA (modellazione di argomenti scalabile utilizzando MapReduce): http://lintool.github.io/Mr.LDA/
- Se stai lavorando con enormi quantità di testo di input, potresti prendere in considerazione l'uso di Mr.LDA per creare modelli di argomenti: il suo approccio basato su MapReduce potrebbe essere più efficiente quando si lavora con molti dati.

Ancora di più qui sul blog di stime distorte: Elenco di lettura dei modelli di argomento

— Charlie Greenbacker
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Se stai cercando qualcosa di semplice con cui iniziare e facile da implementare, lo consiglierei.

Guida per principianti alla modellazione di argomenti

— SVK
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@pedrobisp vota la risposta se ha senso per te.

— SVK,

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Il progetto CLARIN-D ha raccolto alcuni buoni suggerimenti per esercitazioni per la modellazione di argomenti e LDA sul sito Collezione di materiali per l' insegnamento e l'apprendimento (TeLeMaCo) ospitato dal centro CLARIN della Universität des Saarlandes .

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Suggerisco di provare il tutorial Gensim di Machine Learning Plu . Ti fornirà una panoramica olistica, su PNL e LDA, tra cui: come pre-elaborare i tuoi dati, fare ingegneria delle caratteristiche e applicare LDA.

— Argyris
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