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词嵌入的连续空间主题模型 描述 实现了带有单词嵌入的连续空间主题模型，这是Daichi Mochihashi的增强模型。 环境 C ++ 14+ lang ++ 9.0 提升1.71.0 glog 0.4.0 gflag 2.2.2 boost-python3 python3 用法 准备基于文档的语料库并将其分为训练数据集和验证数据集 用MCMC训练ETM。 $ make $ ./cstm -ndim_d=20 -ignore_word_count=4 -epoch=100 -num_threads=1 -data_path=./data/train/ -validation_data_path=./data/validation/ -model_path=./model/cstm.model 参考

电子取款机 这是Adji B. Dieng，Francisco JR Ruiz和David M. Blei题为“嵌入空间中的主题建模”的论文的代码。 （Arxiv链接： ://arxiv.org/abs/1907.04907） ETM在相同的嵌入空间中定义单词和主题。 ETM下的单词可能性是分类的，其自然参数由单词嵌入与其指定主题的嵌入之间的点积给出。 ETM是一个文档模型，可学习可解释的主题和单词嵌入，并且对于包含稀有单词和停用词的大量词汇表具有较强的鲁棒性。 依存关系 python 3.6.7 pytorch 1.1.0 数据集 所有数据集均经过预处理，可以在以下位置找到： （其中包含停用词，用于展示ETM停用词的鲁棒性。） 可以在文件夹“ scripts”中找到所有用于预处理给定ETM数据集的脚本。 20NewsGroup的脚本是独立的，因为它使用scikit-learn

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