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LDA主題模型詳解（面試的問題都在里面）
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LDA主題模型旨在為每一篇文章找到一個20維的向量，該向量中的20個值表示該文章屬于某個主題的概率。這一過程類似于聚類操作。
在LDA主題模型中，文章的生成涉及三個要素：詞語、主題和文章。詞語和主題是多對多的關系，每個詞語都可能代表多個主題，每個主題下也有多個代表的詞語。主題和文章也是多對多的關系，每個主題對應多篇文章，每篇文章也可能涉及多個主題。
LDA主題模型下，文章由詞語序列組成。首先，以一定概率選擇一個主題，然后以一定概率選擇該主題下的一個詞。如果一篇文章由1000個詞組成，則重復上述過程1000次即可組成這篇文章。值得注意的是，選擇主題的過程服從多項式分布，其參數(shù)服從Dirichlet分布。在特定主題中選擇一個詞也服從多項式分布，其參數(shù)同樣服從Dirichlet分布。這是因為Dirichlet分布是多項式分布的共軛分布，由貝葉斯估計得到的后驗分布仍然是Dirichlet分布。
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在LDA中，主題數(shù)目沒有一個固定的最優(yōu)解。模型訓練時，需要事先設置主題數(shù)，訓練人員根據(jù)訓練結果手動調(diào)整參數(shù)，優(yōu)化主題數(shù)目，以優(yōu)化文本分類結果。
多重隨機標簽