Python探究之pLSA实现代码
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简介：
本文章深入探讨了Python编程语言中主题模型的一种经典方法——潜在语义分析（pLSA）的实现。通过详细解释和示例代码，帮助读者理解并应用这一技术进行文本数据分析。
pLSA（概率潜在语义分析）是一种由Hoffman在1999年提出的模型，被认为是首个能够解决一词多义问题的算法。该模型通过引入主题层将文档与单词之间的直接关联转换为文档与主题以及主题与单词之间的关系。这里采用EM算法进行参数估计，可能存在误差，请读者积极指出和纠正。
以下是pLSA_lph类的部分定义：
```python
class pLSA_lph():
def __init__(self):
# 初始化代码省略
```
注意：上述Python代码片段仅展示了`pLSA_lph`类的初始化部分，其余实现细节已简化或省略。
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