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概率潜在语义分析（PLSA）

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简介：
概率潜在语义分析（PLSA）是一种统计模型，用于文档检索和文本挖掘中发现隐藏的主题结构。通过分析词语与文档间的概率分布关系，PLSA能够揭示出文档集合中的潜在主题模式，从而在信息检索、分类及推荐系统等领域展现出广泛应用价值。 PLSA算法主要应用于自然语言处理和机器学习领域。本资源总结了网上的几篇资料和论文，并简要概述了PLSA算法。此外还附上了Thomas Hoffmann的PLSA论文。如有不足之处，敬请指正。

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  • 概率潜在语义分析（PLSA）
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    概率潜在语义分析（PLSA）是一种统计模型，用于文档检索和文本挖掘中发现隐藏的主题结构。通过分析词语与文档间的概率分布关系，PLSA能够揭示出文档集合中的潜在主题模式，从而在信息检索、分类及推荐系统等领域展现出广泛应用价值。 PLSA算法主要应用于自然语言处理和机器学习领域。本资源总结了网上的几篇资料和论文，并简要概述了PLSA算法。此外还附上了Thomas Hoffmann的PLSA论文。如有不足之处，敬请指正。
     
  • 基于EM算法的PLSA概率潜在语义分析Python实现_代码下载
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    本项目提供了一个基于Python语言实现的概率潜在语义分析（PLSA）模型，并采用了期望最大化（EM）算法进行参数估计。该代码适用于文本挖掘和信息检索领域，能够有效提取文档主题结构。 这是使用 EM 算法的概率潜在语义分析的 Python 实现参数描述： - 数据集文件路径：数据集的文件路径。 - 停用词文件路径：停用词的文件路径。 - k（话题数）：指定的主题数量。 - 最大迭代次数：EM算法的最大迭代次数。 - 临界点：判断对数似然收敛的阈值。 - 主题词数：每个主题的热门词数。 输出参数： - docTopicDisFilePath：输出文档主题分布的文件路径。 - 主题词分布：输出主题词分布的文件路径。 - 字典文件路径：输出字典的文件路径。 - 主题文件路径：输出每个主题的热门单词的文件路径。 输入格式： 在数据集文件中，每一行代表一个文档。在停用词文件中，每一行代表一个停用词。
     
  • 潜在语义分析
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    潜在语义分析是一种自然语言处理技术，通过矩阵分解来揭示文本数据中隐藏的主题结构，广泛应用于信息检索和文本挖掘等领域。 潜在语义分析（LSA）是一种理论与自然语言处理方法，用于探究文档集及其包含词汇之间的联系。通过一种名为“奇异值分解”(SVD)的数学技术来解析非结构化数据，并揭示其中术语及概念间隐藏的关系。 在此存储库中实现的Python代码基于LSA原理进行开发，能够分析一组文本段落档中的词语关联性以及文档间的相关度。该存储库包含四个子目录：源码、输入、输出和脚本，以下是各目录的具体说明： - source: 包含源代码 - input: 存放供源代码处理的数据文件 - output: 保存由源程序生成的输出结果 - scripts: 放置shell脚本
     
  • LSA_Classification: Python中的文本分类示例利用潜在语义分析(LSA)
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    本项目在Python中通过潜在语义分析（LSA）实现文本分类，提供了一个简洁而有效的文本处理和分类方案。 这是一个简单的文本分类示例，使用了Python编写的潜在语义分析（LSA）及scikit-learn库。此代码与我撰写的关于LSA的教程博客文章一同提供。 步骤如下： [可选]：运行getReutersTextArticles.py下载Reuters数据集并提取原始文本。已经为您执行了这个步骤，且该数据集存储在“数据”文件夹中。 运行runClassification_LSA.py将LSA应用于数据集，并测试分类准确性。 运行inspect_LSA.py可以深入了解LSA的工作原理。
     
  • 概率检测与虚警概率分析
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    概率检测与虚警概率分析专注于研究在信号处理和统计推断领域中，如何有效地评估和优化目标检测系统性能。此主题探讨了在复杂噪声环境中，准确识别真实信号同时最小化错误报警的关键技术。通过对理论模型的深入剖析及实际应用案例的研究，旨在为雷达、通信和其他相关领域的研发提供指导与支持。 在信号检测过程中，单个用户的检测概率与虚警概率之间存在着一定的关系。
     
  • 编译原理概览：词法、语法与语义分析
    优质
    《编译原理概览：词法、语法与语义分析》一书全面介绍了编译器的设计和实现过程中的核心概念和技术，包括词法分析、语法分析以及语义处理等关键环节。 编译原理课程设计涵盖了词法分析、语法分析和语义分析等内容。
     
  • Swerling检测概率分析
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    Swerling检测概率分析探讨了雷达系统中针对不同Swerling模型的目标检测性能，深入研究了随机起伏目标对雷达信号的影响及其统计特性。 针对Swerling 0~4型目标，在采用平方律检波后N个数据非相参积累的信号处理结构下，设定系统的虚警率为Pf=10^-6，信噪比范围为-10dB到25dB。请绘制当N分别为1、10、100和1000时，五种目标检测概率随信噪比变化的曲线，并将不同N值情况下的五条曲线在同一张图中展示出来。
     
  • Fw_skewt 概率积分变换代码.zip_skewt 概率积分变换语句
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    本资源包含用于概率积分变换（Probability Integral Transform, PIT）的Fortran代码和相关语句，主要用于生成或分析气象数据中的偏斜T图（Skew-T diagram）。 内含skew-t概率积分变换的代码可供参考。
     
  • daima-of-lunwen.rar_检测概率与虚警概率曲线分析
    优质
    daima-of-lunwen.rar 文件包含了一系列关于检测概率和虚警概率曲线的分析代码及论文，适用于雷达信号处理等相关领域的研究。 在给定的信噪比条件下，绘制单节点虚警概率随检测概率变化的仿真曲线图。
     
  • 词法分析、语法分析及语义分析
    优质
    本课程介绍词法分析、语法分析和语义分析的基本概念与技术，涵盖正则表达式、上下文无关文法、LL(1)解析等核心内容。 这段文字描述了三个实验：词法分析、语法分析和语义分析。每个实验都包含了自己编写的代码及报告，并且这些代码已经通过运行验证过。