LDA主题模型详解（面试的问题都在里面）
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LDA主题模型旨在为每一篇文章找到一个20维的向量，该向量中的20个值表示该文章属于某个主题的概率。这一过程类似于聚类操作。
在LDA主题模型中，文章的生成涉及三个要素：词语、主题和文章。词语和主题是多对多的关系，每个词语都可能代表多个主题，每个主题下也有多个代表的词语。主题和文章也是多对多的关系，每个主题对应多篇文章，每篇文章也可能涉及多个主题。
LDA主题模型下，文章由词语序列组成。首先，以一定概率选择一个主题，然后以一定概率选择该主题下的一个词。如果一篇文章由1000个词组成，则重复上述过程1000次即可组成这篇文章。值得注意的是，选择主题的过程服从多项式分布，其参数服从Dirichlet分布。在特定主题中选择一个词也服从多项式分布，其参数同样服从Dirichlet分布。这是因为Dirichlet分布是多项式分布的共轭分布，由贝叶斯估计得到的后验分布仍然是Dirichlet分布。
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在LDA中，主题数目没有一个固定的最优解。模型训练时，需要事先设置主题数，训练人员根据训练结果手动调整参数，优化主题数目，以优化文本分类结果。
多重随机标签