[发明专利]自适应潜在狄利克雷模型选择的方法及装置有效

专利信息
申请号: 201610050982.4 申请日: 2016-01-26
公开(公告)号: CN105740354B 公开(公告)日: 2018-11-30
发明(设计)人: 程光权;陈发君;刘忠;黄金才;朱承;修保新;陈超;冯旸赫;龙开亮 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科学技术大学;长沙市源本信息科技有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 代理人: 胡伟华
地址: 410073 湖*** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 发明提供一种自适应潜在狄利克雷模型选择的方法及装置,其中的方法根据语料库规模初始化一个经验主题个数K,通过计算LDA模型的主题‑词概率分布的平均余弦距离相似性测度不断更新主题个数K,通过若干轮迭代计算得到相对于初始主题个数更适合当前语料库的K值,并输出对应的LDA模型作为最终的结果模型。通过动态调整主题个数K,在一定程度上避免了因个人经验主观设置K导致的模型不合理问题,提高了模型的精度。
搜索关键词: 自适应 潜在 狄利克雷 模型 选择 方法 装置
【主权项】:
1.一种自适应潜在狄利克雷模型选择的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S100:将语料库转换为用于LDA模型计算的文档词频矩阵F,并根据语料库规模设置初始主题数K,迭代计算LDA模型;步骤S200:每轮迭代后,根据LDA模型的主题‑词概率分布的平均余弦距离相似度r相对上一轮迭代计算中的平均余弦距离相似度r_old是增大或减小,改变主题数K的变化方向dk,进而更新主题数K,并将更新后的主题数K作为下一轮LDA模型迭代的主题数继续进行迭代计算,迭代计算结束后,得到当前语料库的LDA模型;主题数K的更新规则:K=k_old+dk*alpha*k_old,其中,k_old为上一次迭代的主题数,dk为主题数K的变化方向,随机初始化为1或‑1;alpha为学习因子,可设置为固定值或随着迭代次数变化的序列值;dk的更新规则为:当r‑r_old>0时,dk方向取反,即dk=‑1*dk;当r‑r_old<0时dk不变;所述dk的更新结束条件为:当满足r‑r_old小于eps或者迭代次数达到maxIteration时,结束迭代计算,所述初始化主题数K包括dk,eps,alpha和maxIteration,其中,maxIteration为最大迭代次数,eps为迭代结束阈值。
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