在线-hdp 分层狄利克雷过程的在线推理。 使分层 Dirichlet 过程主题模型适合海量数据。 该算法确定主题的数量。 。 参考 Chong Wang、John Paisley 和 David M. Blei。 分层狄利克雷过程的在线变分推理。 在 AISTATS 2011 中。口头报告。

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自然语言处理经典算法主题模型的JAVA版本，内含语料，可直接运行。

自然语言处理，有监督三层贝叶斯概率主题模型--sLDA，源码。

停滞不前。 目前正在评估接近DTM模型的最佳方法。 使用Pólya-Gamma增强算法和原始DTM公式比较复杂，并且可能无法提供比简单模型更好的性能（例如，使用截短的Pitman-Yor过程）。 注意：LDA的实现已分解（并完善）为 。 注意：如果您有兴趣使用Pólya-Gamma来实现动态主题模型，则大多数艰苦的工作已经完成： : Horizo​​nt：Python中的主题模型 Horizo​​nt实现了许多主题模型。 遵循约定。 以下模型是使用Gibbs采样实现的。 潜在的狄利克雷分配（Blei等，2003; Pritchard等，2000） （即将推出）逻辑正常主题模型 （即将推出）动态主题模型（Blei和Lafferty，2006年） 入门 horizont.LDA使用Gibbs采样实现潜在的Dirichlet分配（LDA）。 该接口遵循约定。 >> > imp

基于LDA模型的微博话题检测，汪进祥，刘念，随着微博用户的不断增长,国外的Twitter和国内的新浪微博已经成为媒体和个人发布信息的重要平台.对于微博这种特殊的文本,通常小于140��

双项主题模型 此程序包实现了由，兰介绍的短文本的。 它包括BTM模型的两种实现：cythonized）1 由小慧严，2）优化和cythonized 通过 。 它还能够计算困惑和语义一致性度量。 要求 赛顿 NumPy 大熊猫 科学 Scikit学习 pyLDAvis（可选） 设置 您可以从PyPi安装软件包： pip install bitermplus 或从此回购中： pip install git+https://github.com/maximtrp/bitermplus.git 例子 import bitermplus as btm import numpy as np from gzip import open as gzip_open # Importing and vectorizing text data with gzip_open ( 'dataset/Sea

针对当前业务流量的分类方式过于简略、识别结果不够确切的问题，提出基于状态特征的分类识别方法以精确识别流量数据中的用户行为。定义了网络通信中的用户行为并分析其特征，通过矢量量化技术结合主题模型方法从流量序列中提取行为状态特征，利用机器学习算法对状态特征建模，并按照用户行为的分类对流量进行识别。实验结果显示按照行为分类能更加详细地描述流量特点。在相同机器学习算法下，基于状态特征的行为识别方法准确度优于传统方法。

LDAvis, 基于web的交互式主题模型可视化 R 包 LDAvis 交互式主题模型可视化的R 包。 LDAvis 旨在帮助用户解释主题模型中的主题，这些主题已经适合于文本数据的语料库。 软件包从一个已经安装的LDA主题模型中提取信息，以通知交互式的基于web的可视化。安装软件