LDA主题模型可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。对于每一个主题LDA均可找出一些词语来描述它。
LDA首先由Blei, David M.、吴恩达和Jordan, Michael I于2003年提出，目前在文本挖掘领域包括文本主题识别、文本分类以及文本相似度计算方面都有应用。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/07/03/lda%e4%b8%bb%e9%a2%98%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%b5%85%e6%9e%90/
不完全多视图聚类技术旨在处理多视图数据中部分视图缺失的问题，确保在数据不完整的情况下仍能进行有效的聚类分析。通过整合各视图的信息，该技术能够弥合视图之间的差异，提升聚类性能。其应用…
注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的…
当深度学习以惊人的准确性执行各种各样任务的同时，在图像分类等领域的深度神经网络却容易受到对抗样本的攻击，从而输出错误的预测结果。本次学术报告首先说明了对抗攻防的主要方法分类和残差网…
学术报告介绍了一种基于init节区的安卓共享库加固方式、一些防逆向工具和反调试的方法以及解释执行保护共享库的内容。 附件-Andro…
研究大模型隐私泄露攻击，揭示了大模型面临的隐私信息泄露风险。本次学术报告介绍了大模型的应用价值和市场体量，讲述了关于大模型隐私泄露攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
HTTP 协议本身并不复杂，理解起来也不会花费太多学习成本，但很多前端工程师常常忽视了 HTTP 协议这部分基础内容。实际上，如果想要在专业技术道路上走得更坚实，绝对不能绕开学习 …
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
跨语言词向量(corss-lingual word embeddings)是一种的对单语言环境下的模型进行多语言扩展的有效手段。通过…
近年来，基于机器学习的算法在恶意流量检测领域中越来越流行，但此类算法通常使用浅层模型，在训练之前需要一组专家手工制作的特征来预处理数据。此类方法的主要问题是，在不同类型的场景下，手…
