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主题模型简介

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简介：
主题模型是一种统计模型，用于发现文档集合中隐藏的主题结构。它能识别每个文档的主题分布及词汇库中词语在各主题下的概率，从而帮助理解和组织大规模文本数据。 本段落介绍了几种主流的主题模型，包括LSA、PLSA 和 LDA，并分析了它们的演化过程及相互关系。此外，文章还探讨了一些LDA 的变种。对于学习主题模型的学生来说，这是一份相当全面且有价值的总结。

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  • 主题模型简介
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    主题模型是一种统计模型，用于发现文档集合中隐藏的主题结构。它能识别每个文档的主题分布及词汇库中词语在各主题下的概率，从而帮助理解和组织大规模文本数据。 本段落介绍了几种主流的主题模型，包括LSA、PLSA 和 LDA，并分析了它们的演化过程及相互关系。此外，文章还探讨了一些LDA 的变种。对于学习主题模型的学生来说，这是一份相当全面且有价值的总结。
     
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    INVEST模型是一种用于需求定义和任务管理的方法论，通过独立、可验证、可协商、小巧和可追踪的原则，帮助团队更有效地规划和执行项目。 invest模型在多个领域都有广泛应用，在海洋资源研究中的应用是近年来学者们关注的热点之一。
     
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    DEA（数据 envelopment 分析）是一种用于评价具有多个输入和输出的决策单元相对效率的非参数方法。 DEA模型可以应用于经济学领域，用于研究决策单元的有效性。该文档是对模型的入门介绍。
     
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    BRDF（双向反射分布函数）是一种用于描述表面材质如何反射光线的数学模型，在计算机图形学和渲染技术中广泛应用，模拟真实世界的光照效果。 BRDF模型介绍得很详细。photometric stereo多光技术的非朗伯反射方法大多基于BRDF模型，因此我对这些概念有了一个清晰的认识。
     
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    BKT（贝叶斯知识追踪）模型是一种用于评估学习者掌握特定知识点进度的概率模型，广泛应用于自适应教育技术中。 1. 用户在回答题目8743_1时预测的掌握概率（学会概率）为0.96982。 2. 用户在完成最后一道题8743_6后，系统预测其对知识点的掌握概率（学会概率）达到了0.99907。
     
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    盘古大模型是由华为研发的超大规模预训练模型系列，旨在通过深度学习和自然语言处理技术，为企业和开发者提供强大的AI能力支持。 大模型的起源可以追溯到2017年，随着Transformer结构的提出，深度学习模型参数突破了1亿。从Lenet、Alexnet、ResNet等早期模型开始，神经网络模型的参数量逐渐增大。后来，BERT网络模型的出现使参数规模首次超过3亿。随后，GPT-3模型拥有超百亿级别的参数量，鹏程盘古实现了千亿级别稠密结构的突破，而Switch Transformer更是达到了万亿级的规模。
     
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