LDA(latent dirichlet allocation)是一种生成模型，算法实现从样本中挑选每个主题中若干最重要的词（实现只需指定主题个数和要抽取的每个主题下的词的个数，其它无需任何指定）。LDA是基于Bag of Word的假设，也就是说词之间的顺序，语法结构等都不起任何作用（这是制约准确率最主要的方面）。LDA是无监督的自动学习过程，是LSA，PLSA模型的升级版，很多paper的实验结果都表明LDA比上述两项效果好。LDA的应用范围很广，如文档核心词以及基于此的应用，NLP（如分类等）。但由于LDA是无监督的模型，其效果（准确率）比不上有监督的模型。在融合业务特征和LDA模型的处理上，现在思路基本都是把LDA学习出来的word和业务特征一起作为svm等分类器的feature进行处理，也有直接用LDA的topic进行直接分类的（如垃圾邮件的过滤等）。
作 者
Identification of zeta -Crystallin/NADPH:Quinone Reductase as a Renal Glutaminase mRNA pH Response Element-binding Protein
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