主题模型
主题模型可以从一系列文章中自动推测讨论的主题。这些主题可以被用作总结和整理文章，也可以在机器学习流程的后期阶段用于特征化和降维。
https://blog.csdn.net/qq_34531825/article/details/52608003
一、简介
LDA-隐含迪利克雷分配，latent dirichlet allocation，是一种主题模型，也就是从收集的文档中推测主题。甚至说LDA模型现在已经成为了主题建模的一个标准，是实践中最成功的主题模型止一。主题就是一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想，从统计模型的角度来说，我们用一个特定的词频来刻画主题，并认为上述的文章、句子、话是从一个概率模型中生成的。也就是说主题模型中，主题表现为一系列相关的单次，是这些单次的条件概率。形象来说，主题就是一个桶，里面装了出现概率较高的单次，这些单次与这个主题有很强的相关性。
LDA可以用来识别大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息。它采用了词袋的方法，将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为易于建模的数字信息。但是词袋的方法并没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性。同时为模型的改进提供了方案，每一篇文档代表一些主题构成的概率分布，而每一个主题又代表了很多单次所构成的一个概率分布。
LDA可以被认为是如下的一个聚类过程：
（1）各个主题（Topics）对应于各类的“质心”，每一篇文档被视为数据集中的一个样本。
（2）主题和文档都被认为存在一个向量空间中，这个向量空间中的每个特征向量都是词频（词袋模型）
（3）与采用传统聚类方法中采用距离公式来衡量不同的是，LDA使用一个基于统计模型的方程，而这个统计模型揭示出这些文档都是怎么产生的。
Latent Dirichlet allocation (LDA) is a topic model which infers topics from a collection of text documents. LDA can be thought of as a clustering algorithm as follows:
（1）Topics correspond to cluster centers, and documents correspond to examples (rows) in a dataset.
（2）Topics and documents both exist in a feature space, where feature vectors are vectors of word counts (bag of words).
（3）Rather than estimating a clustering using a traditional distance, LDA uses a function based on a statistical model of how text documents are generated.
它基于一个常识性假设-文档集合中的所有文本均共享一定数量的隐含主题。基于该假设，它将整个文档集特征化 为 隐含主题的集合，而每篇文本被表示为这儿写隐含主题的特定比例的混合。
例如：下图中，每个主题对应相关的词语
根据这些词语生成如下文章：
表面上理解LDA比较简单，无非就是：当看到一篇文章后，我们往往喜欢推测这篇文章是如何生成的，我们可能会认为某个作者先确定这篇文章的几个主题，然后围绕这几个主题遣词造句，表达成文。