--- LDA主题模型

LDA主题模型是一个非常经典的主题模型，它是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种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了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。

10月9日（周二）中午12:30在图书馆一层学习共享空间，计算机系王英奎老师将为大家作“LDA主题模型”学术讲座。

欢迎有兴趣的老师和同学参加！