常用主题建模方法简单对比LSA&PLSA&LDA&HDP_比lda好的主题分类模型

几种常用的主题建模方法

潜在语义分析(LSA/I)
概率潜在语义分析(PLSA)
潜在狄利克雷分布(LDA)
层次狄利克雷过程(HDP)

LSA/I存在的主要问题

• SVD计算非常耗时，尤其文本处理，词和文本数都是非常大的，对于这样的高维度矩阵做奇异值分解是非常难的;

• 主题个数值的选取对结果的影响非常大，很难选择合适的k值;

• LSI是基于矩阵分解的，得到的不是一个概率模型，缺乏统计基础，结果难以直观的解释。

几种方法间的关系

最近也是刚接触主题建模，根据在网上以及书籍和文献搜集资料，我个人作如下理解：
潜在语义分析（LSI）可以说是最经典（最老）的一种主题建模方法，他原理和步骤比较简单因此也存在比较多问题，就像上面列举的。因此，在它的基础上作了很多改进和发展。

• 首先，针对上述LSI第三个问题点，PLSA模型通过一个生成模型来为LSA赋予了概率意义上的解释。

• 而LDA又在PLSA的基础上，为主题分布和词分布分别加了两个Dirichlet先验，实际上LDA就是pLSA的贝叶斯版本，由其变种而得。但LDA不能捕获父子主题之间的关系。

• 但是标准LDA模型中话题的个数K需要已知，然而很多时候确定K的大小是一件困难的事情，而HDP能够根据数据自动确定K的大小，且能捕获父子主题之间的关系。