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人工智能完整词典
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潜在狄利克雷分配（LDA）
一种生成概率模型，通过假设每个文档是主题的混合体，每个主题是单词的分布，来发现文档集合中的抽象主题。
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狄利克雷分布
在单纯形上的多元概率分布，在混合模型（如LDA）中用作先验分布，用于建模主题比例。
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主题一致性
通过分析参考语料库中最可能单词的共现情况，评估生成主题语义凝聚性的定性度量。
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文档-主题矩阵
矩阵θ，其中每行代表一个文档，每列代表该文档中主题的概率分布，是LDA的主要结果。
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单词-主题矩阵
矩阵φ，表示每个主题的单词概率分布，指示每个单词对不同发现主题的相关性。
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超参数Alpha Beta
狄利克雷分布参数，其中α控制文档中主题的分散程度，β控制主题中单词的分散程度。
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折叠吉布斯采样
吉布斯采样的优化变体，其中参数θ和φ被解析积分，显著加速LDA模型的收敛。
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在线LDA
LDA的随机版本，通过小批量处理文档，允许在内存复杂度降低的情况下应用于大规模语料库。
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分层狄利克雷过程
LDA的非参数扩展，能够从数据中自动推断最优主题数量，无需事先指定该值。
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收敛监测
跟踪LDA模型参数在连续迭代之间的稳定性过程，以确定算法何时达到平稳状态。
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