主题模型介绍PPT课件
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胜任力模型及应用PPT课件
24
第3节 胜任力模型的工作实践
胜任力如何预测工作绩效呢？ 胜任力如何决定行为和绩效呢？
.
25
第3节 企业需要什么样的人才
请看参考的企业通用的素质模型，请大家选择一下，哪些是公司最 为通用的五个素质
学习能力
沟通能力
团队合作
客户导向
主动性
关系建立
思维能力
培养人才
坚韧性
影响力
成就导向 .
胜任力模型及应用
主讲：Hank韩冬
DIRECTORY 目录
01 胜任力的前世今生 02 岗位胜任力模型构建 03 如何建立岗位胜任力模型 04 胜任力模型现实应用
胜任力概念及其创始人
Dr. David C. McClelland
著名心理学家，美国哈佛大学心理系教授 ，首先在美国国务院尝试使用胜任力模型选 拔外交官。
潜 在 的
胜任力冰山模型
行为：外在的行动和表现
行为 知识、技能
价值观、态度 自我形象 个性、品质
内驱力、社会动机
潜能
素质
例，客户满意 例，自信 例，灵活性 例，成就导向
.
知识与技能：对特定领域的了解 和对实践的掌握
价值观与态度：对特定事物的偏 好和判断
自我形象：一个人对自己的看法， 即内在的自我认同
28
第1节
胜任力模型构建----归纳法
通过研究高绩效员工与低绩效 员工的差异来建立胜任力模型。归 纳法有具体的行为做依据，开发出 的胜任力模型最能贴近企业现实， 应用起来的效果好。
注
缺点是开发过程耗费时间和精力很大，又需要特殊的行为事件访谈能力，操作难度亦很高。此外，
意
用此种方法开发出的胜任力立足于现实，因此更适用与成熟与稳定的企业。
第3节 胜任力模型的工作实践
胜任力如何预测工作绩效呢？ 胜任力如何决定行为和绩效呢？
.
25
第3节 企业需要什么样的人才
请看参考的企业通用的素质模型，请大家选择一下，哪些是公司最 为通用的五个素质
学习能力
沟通能力
团队合作
客户导向
主动性
关系建立
思维能力
培养人才
坚韧性
影响力
成就导向 .
胜任力模型及应用
主讲：Hank韩冬
DIRECTORY 目录
01 胜任力的前世今生 02 岗位胜任力模型构建 03 如何建立岗位胜任力模型 04 胜任力模型现实应用
胜任力概念及其创始人
Dr. David C. McClelland
著名心理学家，美国哈佛大学心理系教授 ，首先在美国国务院尝试使用胜任力模型选 拔外交官。
潜 在 的
胜任力冰山模型
行为：外在的行动和表现
行为 知识、技能
价值观、态度 自我形象 个性、品质
内驱力、社会动机
潜能
素质
例，客户满意 例，自信 例，灵活性 例，成就导向
.
知识与技能：对特定领域的了解 和对实践的掌握
价值观与态度：对特定事物的偏 好和判断
自我形象：一个人对自己的看法， 即内在的自我认同
28
第1节
胜任力模型构建----归纳法
通过研究高绩效员工与低绩效 员工的差异来建立胜任力模型。归 纳法有具体的行为做依据，开发出 的胜任力模型最能贴近企业现实， 应用起来的效果好。
注
缺点是开发过程耗费时间和精力很大，又需要特殊的行为事件访谈能力，操作难度亦很高。此外，
意
用此种方法开发出的胜任力立足于现实，因此更适用与成熟与稳定的企业。
建筑模型PPT课件
03
CATALOGUE
建筑模型的制作流程
设计阶段
01
02
03
确定设计主题
明确模型制作的目的和主 题，例如建筑设计、景观 设计或城市规划等。
手绘草图
在纸上绘制初步的草图， 确定模型的比例、布局和 主要元素。
软件建模
使用CAD等软件进行详细 的三维建模，进一步明确 模型的结构和细节。
材料准备阶段
选择材料
05
CATALOGUE
建筑模型的制作技巧与注意事项
比例尺的选择与运用
比例尺的选择
根据建筑物的实际尺寸和模型的比例要求， 选择合适的比例尺，确保模型与实际建筑的 比例关系准确。
比例尺的运用
在制作过程中，要时刻关注比例尺，确保各 个部件的比例关系协调，避免出现比例失调
的情况。
光影效果的营造
要点一
光源的确定
住宅地产项目模型
总结词
突出住宅地产项目的宜居性和舒适度
详细描述
住宅地产项目模型主要展示户型设计、室内装修、绿化 环境、配套设施等方面的特点，让购房者对项目有更直 观的认识和了解。
公共设施项目模型
总结词
强调公共设施项目的功能性
详细描述
公共设施项目模型如学校、医院、图书馆等，通过模型展示项目的规模、布局 、设施配置等，方便相关人员对项目进行评估和决策。
根据建筑物的功能和使用环境，选择合适的光源方向，营 造出自然、真实的光影效果。
要点二
阴影的处理
通过调整模型的角度和光源的方向，合理处理阴影效果， 增强模型的立体感和层次感。
细节的处理与表现
细节的刻画
关注建筑物的细部特征，如门窗、屋顶、装饰物等， 通过精细的刻画表现出建筑物的特色和风格。
转动的小风车PPT课件
3
团队协作与沟通能力提升
学生在课程项目中的团队协作、沟通能力以及解 决问题的能力进行自我评价。
未来发展趋势预测
01
风能技术创新
预测风能领域未来可能出现的技术创新，如更高效的风力发电机、更智
能的风车控制系统等。
02
政策支持与市场前景
分析未来政策走向对风能行业发展的影响，以及风能市场在国内外的发
展趋势。
转动的小风车ppt课 件
• 引言 • 转动的小风车工作原理 • 转动的小风车制作材料与方法 • 转动的小风车性能测试与优化 • 转动的小风车应用案例展示 • 课程总结与展望
目录
01
引言
转动的小风车简介
01
02
03
定义与构成
由叶片、轴和支架组成的 旋转装置。
工作原理
利用风能驱动叶片旋转， 进而驱动发电机等设备工 作。
用于固定叶片到轴心上，需要选择大小适 中、平整的材料。
用于裁剪、粘贴和固定叶片和轴心。
制作步骤详解
1.裁剪叶片
将彩色纸张裁剪成正方形，然后对角线折叠，再将对角线 两侧向中心线折叠，最后用剪刀沿着折痕裁剪成四个等大 的三角形叶片。
3.固定叶片
将四个叶片的角分别用胶水或双面胶固定在轴心上，注意 叶片之间的间隔要均匀。
风能转化为电能的过程
深入剖析风车如何将风能转化为机械能，并 进一步转化为电能的过程。
风车对环境的影响
探讨风车建设对环境可能产生的影响，包括 生态影响、噪声污染等。
学生自我评价报告
1 2Leabharlann 知识与技能掌握情况学生对风车的构造、原理、选址与布局等方面知 识的掌握情况进行自我评价。
实践与创新能力提升
学生通过动手制作、调试风车模型等活动，对实 践能力和创新能力进行自我评价。
乐高详解PPT课件
2024/1/30
8
创意系列
乐高创意百变系列
鼓励孩子自由发挥想象力，创造独特作品。
乐高创意专家（LEGO Creator Expert）
针对成年人设计的复杂且精细的模型。
2024/1/30
乐高建筑师系列（LEGO Architecture）
再现世界各地著名建筑。
9
专家系列
2024/1/30
乐高机械组（LEGO Technic）
乐高哈利·波特（LEGO Harry P…
以哈利·波特魔法世界为背景的系列。
乐高漫威超级英雄（LEGO Marvel…
包含漫威宇宙中的众多超级英雄和反派。
乐高迪士尼系列（LEGO Disney）
以迪士尼经典动画电影为题材的系列。
11
03
乐高设计与制造技术
Chapter
2024/1/30
12
独特设计理念和风格
2024/1/30
17
创意拼搭案例分享
经典作品展示
介绍一些乐高的经典作品，如知 名建筑、电影场景、卡通形象等
，欣赏其精妙的设计和创意。
2024/1/30
玩家创意作品
分享来自世界各地的乐高玩家创作 的独特作品，了解他们是如何将想 象力转化为现实的。
创意拼搭启发
提供一些创意拼搭的思路和方法， 如如何从生活中寻找灵感、如何运 用不同种类的积木进行创意组合等 。
乐高详解PPT课件
2024/1/30
1
目录
2024/1/30
• 乐高概述与发展历程 • 乐高产品种类与特点 • 乐高设计与制造技术 • 乐高玩法与拓展性 • 乐高教育价值及实践应用 • 乐高收藏与投资前景
2
01
主题模型介绍PPT
出现概率 Φ:K*V，主题-词矩阵
8
LDA
在PLSA基础上加入Dirichlet先验分布
9
10
w是观测值已知，z是隐含变量，真 正需要采样的是
11
Gibbs sampling
MCMC 步骤：
- 1. choose dimension i (random or by permutation) - 2. sample xi from - 3. Iteration.
3
Dirichlet-Multinomial 共轭分布
贝叶斯法则
共轭分布：后验概率分布和先验概率分布有相 同的形式
Mult(nr | pr , N) * Dir( pr | ar) : Dir( pr | ar nr)
4
隐性语义分析（LSA）
VSM:不能解决ห้องสมุดไป่ตู้词多义和一义多词 LAS：SVD分解
主题模型介绍
张永俊 信息系统工程实验室 中国人民大学
1
主要内容
Dirichlet-Multinomial 共轭分布 LSA、Unigram model 和PLSA LDA模型 Gibbs Sampling
2
Dirichlet-Multinomial 共轭分布
Multinomial分布 Dirichlet分布
左奇异向量表示词的一些特性，右奇异向量表示 文档的一些特性，中间的奇异值矩阵表示左奇 异向量的一行与右奇异向量的一列的重要程序 ，数字越大越重要。
缺乏严谨的数理统计基础，而且SVD分解非常 耗时
5
Unigram 模型
每篇文档都是由各个词组成（文档→词） 所有的词服从独立的Multinomial分布 Dirichlet先验下的Unigram model：
8
LDA
在PLSA基础上加入Dirichlet先验分布
9
10
w是观测值已知，z是隐含变量，真 正需要采样的是
11
Gibbs sampling
MCMC 步骤：
- 1. choose dimension i (random or by permutation) - 2. sample xi from - 3. Iteration.
3
Dirichlet-Multinomial 共轭分布
贝叶斯法则
共轭分布：后验概率分布和先验概率分布有相 同的形式
Mult(nr | pr , N) * Dir( pr | ar) : Dir( pr | ar nr)
4
隐性语义分析（LSA）
VSM:不能解决ห้องสมุดไป่ตู้词多义和一义多词 LAS：SVD分解
主题模型介绍
张永俊 信息系统工程实验室 中国人民大学
1
主要内容
Dirichlet-Multinomial 共轭分布 LSA、Unigram model 和PLSA LDA模型 Gibbs Sampling
2
Dirichlet-Multinomial 共轭分布
Multinomial分布 Dirichlet分布
左奇异向量表示词的一些特性，右奇异向量表示 文档的一些特性，中间的奇异值矩阵表示左奇 异向量的一行与右奇异向量的一列的重要程序 ，数字越大越重要。
缺乏严谨的数理统计基础，而且SVD分解非常 耗时
5
Unigram 模型
每篇文档都是由各个词组成（文档→词） 所有的词服从独立的Multinomial分布 Dirichlet先验下的Unigram model：
主题模型LDA简介.pptx
24/49
贝叶斯参数估计的思考过程
先验分布：根据一般的经验认为随机变量的分布。 后验分布：通过当前训练数据修正后的随机变量的分布，比先验分布更符合当前数据。 似然估计：已知训练数据，给定了模型，通过让似然极大化估计模型参数的一种方法。
25/49
思考过程
先验分布：
26/49
思考过程
27/49
Beta分布的概率密度曲线
人类是怎么生成文档的呢？
LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子。比如假 设事先给定了这几个主题：Arts、Budgets、Children、 Education，然后通过学习训练，获取每个主题Topic对应的词 语。如下图所示：
然后以一定的概率选取上述某个主题，再以一定的概率选取那 个主题下的某个单词，不断的重复这两步，最终生成如下图所 示的一篇文章（其中不同颜色的词语分别对应上图中不同主题 下的词）：
16/49
划分为3段
17/49
事件E2：假设有2个数落在区间[x,x+Δx]
18/49
只需要考虑1个点落在区间[x,x+Δx]
19/49
X(k)的概率密度函数
20/49
Γ函数
• Γ函数是阶乘在实数上的推广
21/499
Beta-Binomial 共轭引例：
case1：
如果时间回到2006年，马云和杨致远的手还会握在一起吗? 阿里巴巴集团和雅虎就股权回购一事签署了最终协议。
case2：
富士苹果真好，赶快买！！！ 苹果7真好，赶快买！！！
为什么要引入主题模型？
• 文档之间是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于 文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加 智能化。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传 统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网 数据中自动寻找出文字间的语义主题。
贝叶斯参数估计的思考过程
先验分布：根据一般的经验认为随机变量的分布。 后验分布：通过当前训练数据修正后的随机变量的分布，比先验分布更符合当前数据。 似然估计：已知训练数据，给定了模型，通过让似然极大化估计模型参数的一种方法。
25/49
思考过程
先验分布：
26/49
思考过程
27/49
Beta分布的概率密度曲线
人类是怎么生成文档的呢？
LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子。比如假 设事先给定了这几个主题：Arts、Budgets、Children、 Education，然后通过学习训练，获取每个主题Topic对应的词 语。如下图所示：
然后以一定的概率选取上述某个主题，再以一定的概率选取那 个主题下的某个单词，不断的重复这两步，最终生成如下图所 示的一篇文章（其中不同颜色的词语分别对应上图中不同主题 下的词）：
16/49
划分为3段
17/49
事件E2：假设有2个数落在区间[x,x+Δx]
18/49
只需要考虑1个点落在区间[x,x+Δx]
19/49
X(k)的概率密度函数
20/49
Γ函数
• Γ函数是阶乘在实数上的推广
21/499
Beta-Binomial 共轭引例：
case1：
如果时间回到2006年，马云和杨致远的手还会握在一起吗? 阿里巴巴集团和雅虎就股权回购一事签署了最终协议。
case2：
富士苹果真好，赶快买！！！ 苹果7真好，赶快买！！！
为什么要引入主题模型？
• 文档之间是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于 文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加 智能化。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传 统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网 数据中自动寻找出文字间的语义主题。
ELM模型
前面一组柠檬口味百事可乐平面广告和一则颇具搞笑意味的 平面广告均采用了符号化和视觉化的手段。可爱的卡通青拧形 象和有创意的平面设计都会博得消费者的会心一笑。
后面一则蓝色风暴为主题的电视广告，就可以看出百事的目 标消费群是年轻人和时尚一族。因为一则广告里就用了将近五 位明星做代言，包括周杰伦、陈冠希、蔡依林这些当红偶像。 加上强劲的背景音乐节奏和滑板、赛车、劲舞这些流行元素， 使大批年轻消费者跟随他们的偶像成为百事可乐的忠实fans。百 事成功地运用了产品外围说服路线，在目标消费者中造就一种 选择百事就是选择潮流的概念。
编辑课件
19
SONY音乐播放器
编辑课件
20
分析：
基于SONY产品的高质量及其更新速度和科技含量始终处于世界 潮流的最前端，在世界范围内SONY拥有一大批坚定的品牌忠诚者， 因此对于这些目标受众，SONY的广告不管是在文字媒介还是图象媒 介，一般理性诉求比较少，相反对品牌文化，地域文化或是时下流 行的某种生活方式这些情感诉求比较多。
编辑课件
22
低卷入产品——黑人牙膏
编辑课件
23
分析：
这是黑人牙膏一组“山、水、云”的 系列广告。平面广告以简洁的画面为主， 较少文字说明型的广告文案
对消费者来说牙膏是低卷入产品，因 此广告人必须采取有创意的外围说服路 线，不能再进行理性诉求。
这个系列平面广告相当有创意，运用 了文学语言与背景画面一起，渲染了一 种独有的气氛，构建了独有的意境而产 生了独有的产品形象性及独有的消费魅 力。一下子引起了消费者的注意。而这 一切都是通过外围说服路线在起作用。
对我来说，产品种类是：
（1）重要的
不重要的
（2）感兴趣的 厌烦的
（3）相信的 (4) 兴奋的 (5) 有意义的 (6) 吸引人的 (7) 迷人的 (8) 无价的 (9) 必要的
后面一则蓝色风暴为主题的电视广告，就可以看出百事的目 标消费群是年轻人和时尚一族。因为一则广告里就用了将近五 位明星做代言，包括周杰伦、陈冠希、蔡依林这些当红偶像。 加上强劲的背景音乐节奏和滑板、赛车、劲舞这些流行元素， 使大批年轻消费者跟随他们的偶像成为百事可乐的忠实fans。百 事成功地运用了产品外围说服路线，在目标消费者中造就一种 选择百事就是选择潮流的概念。
编辑课件
19
SONY音乐播放器
编辑课件
20
分析：
基于SONY产品的高质量及其更新速度和科技含量始终处于世界 潮流的最前端，在世界范围内SONY拥有一大批坚定的品牌忠诚者， 因此对于这些目标受众，SONY的广告不管是在文字媒介还是图象媒 介，一般理性诉求比较少，相反对品牌文化，地域文化或是时下流 行的某种生活方式这些情感诉求比较多。
编辑课件
22
低卷入产品——黑人牙膏
编辑课件
23
分析：
这是黑人牙膏一组“山、水、云”的 系列广告。平面广告以简洁的画面为主， 较少文字说明型的广告文案
对消费者来说牙膏是低卷入产品，因 此广告人必须采取有创意的外围说服路 线，不能再进行理性诉求。
这个系列平面广告相当有创意，运用 了文学语言与背景画面一起，渲染了一 种独有的气氛，构建了独有的意境而产 生了独有的产品形象性及独有的消费魅 力。一下子引起了消费者的注意。而这 一切都是通过外围说服路线在起作用。
对我来说，产品种类是：
（1）重要的
不重要的
（2）感兴趣的 厌烦的
（3）相信的 (4) 兴奋的 (5) 有意义的 (6) 吸引人的 (7) 迷人的 (8) 无价的 (9) 必要的
FSLDM逻辑数据模型开发培训客户化方法论PPT课件
人员理解和使用，有助于IT和业务部门人员的沟通；
26
成功关键要素
➢ 对源业务系统的了解 ➢ 完备的文档/数据资料 ➢ 学习沟通能力 ➢ 有效的问题解决机制和确认机制
27
谢谢
Q&A
28
2024/10/31
29
以上工作须有业务人员和熟悉业务系统的技术人员的参与和配合
17
客户化模型2—统一业务定义
在详细了解FS-LDM的基础上，通过对源系统相关信息的了 解和整理工作，IT人员和业务人员应该对一些重要的业务元素统 一定义，包括：
• 产品
• 渠道 • 当事人
及时确认！
• 协议
• 事件
• ……
18
客户化模型3—完善和回顾
•收集资料 •客户化研讨 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •数据验证
•确定范围 •讲解模板 •分析样本数据
•协议
•完善和回顾 •合理性验证
•事件
•规范验证
•渠道
•内部机构
24
模型的实施
• 确定数据类型，建立PDM； • 进行数据映射； • 制定抽取策略；
转入ETL工作
• 开发基础应用； • 进行用户培训和推广； • 制定下阶段工作目标和范围；
•介绍源业务系统 •产品 •框架设计 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾
•事件 •渠道 •内部机构
•应用验证 •数据验证 •合理性验证 •规范验证
21
模型的验证
• 技术角度： —是否符合建模规范 —是否有足够的文档支持
• 业务角度： —选取不同的业务需求，从不同的角度对模型进行验证； —通过应用需求验证，评估数据组织的合理性；
26
成功关键要素
➢ 对源业务系统的了解 ➢ 完备的文档/数据资料 ➢ 学习沟通能力 ➢ 有效的问题解决机制和确认机制
27
谢谢
Q&A
28
2024/10/31
29
以上工作须有业务人员和熟悉业务系统的技术人员的参与和配合
17
客户化模型2—统一业务定义
在详细了解FS-LDM的基础上，通过对源系统相关信息的了 解和整理工作，IT人员和业务人员应该对一些重要的业务元素统 一定义，包括：
• 产品
• 渠道 • 当事人
及时确认！
• 协议
• 事件
• ……
18
客户化模型3—完善和回顾
•收集资料 •客户化研讨 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •数据验证
•确定范围 •讲解模板 •分析样本数据
•协议
•完善和回顾 •合理性验证
•事件
•规范验证
•渠道
•内部机构
24
模型的实施
• 确定数据类型，建立PDM； • 进行数据映射； • 制定抽取策略；
转入ETL工作
• 开发基础应用； • 进行用户培训和推广； • 制定下阶段工作目标和范围；
•介绍源业务系统 •产品 •框架设计 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾
•事件 •渠道 •内部机构
•应用验证 •数据验证 •合理性验证 •规范验证
21
模型的验证
• 技术角度： —是否符合建模规范 —是否有足够的文档支持
• 业务角度： —选取不同的业务需求，从不同的角度对模型进行验证； —通过应用需求验证，评估数据组织的合理性；
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- 2. sample xi from - 3. Iteration.
可编辑
13Байду номын сангаас
最终得到文档—主题，主题—词分布
可编辑
14
可编辑
15
2020/1/1
16
P(w|z):给定主题下词的 出现概率
Φ:K*V，主题-词矩阵
可编辑
8
2020/1/1
9
LDA
在PLSA基础上加入Dirichlet先验分布
可编辑
10
可编辑
11
w是观测值已知，z是隐含变量，真 正需要采样的是
可编辑
12
Gibbs sampling
MCMC 步骤：
- 1. choose dimension i (random or by permutation)
VSM:不能解决一词多义和一义多词 LAS：SVD分解
左奇异向量表示词的一些特性，右奇异向量表示 文档的一些特性，中间的奇异值矩阵表示左奇 异向量的一行与右奇异向量的一列的重要程序 ，数字越大越重要。
缺乏严谨的数理统计基础，而且SVD分解非常 耗时
可编辑
5
Unigram 模型
每篇文档都是由各个词组成（文档→词） 所有的词服从独立的Multinomial分布 Dirichlet先验下的Unigram model：
Multinomial分布
Dirichlet分布
可编辑
3
Dirichlet-Multinomial 共轭分布
贝叶斯法则
共轭分布：后验概率分布和先验概率分布有相 同的形式
Mult(n | p, N) * Dir( p | a) Dir( p | a n)
可编辑
4
隐性语义分析（LSA）
主题模型介绍
张永俊 信息系统工程实验室 中国人民大学
CS583, Bing Liu, UIC
1
主要内容
Dirichlet-Multinomial 共轭分布 LSA、Unigram model 和PLSA LDA模型 Gibbs Sampling
可编辑
2
Dirichlet-Multinomial 共轭分布
可编辑
6
PLSA模型
每个文档的主题服从Multinomial 分布 每个主题下的词项上服从Multinomial 分布 生成方式
- 给定文档d后，以一定的概率选择d对应的主题z， - 然后以一定概率选择z中的词语w
可编辑
7
PLSA模型
P(z|d):给定文档下主题 的概率
θ :M*K,文档-主题矩阵
可编辑
13Байду номын сангаас
最终得到文档—主题，主题—词分布
可编辑
14
可编辑
15
2020/1/1
16
P(w|z):给定主题下词的 出现概率
Φ:K*V，主题-词矩阵
可编辑
8
2020/1/1
9
LDA
在PLSA基础上加入Dirichlet先验分布
可编辑
10
可编辑
11
w是观测值已知，z是隐含变量，真 正需要采样的是
可编辑
12
Gibbs sampling
MCMC 步骤：
- 1. choose dimension i (random or by permutation)
VSM:不能解决一词多义和一义多词 LAS：SVD分解
左奇异向量表示词的一些特性，右奇异向量表示 文档的一些特性，中间的奇异值矩阵表示左奇 异向量的一行与右奇异向量的一列的重要程序 ，数字越大越重要。
缺乏严谨的数理统计基础，而且SVD分解非常 耗时
可编辑
5
Unigram 模型
每篇文档都是由各个词组成（文档→词） 所有的词服从独立的Multinomial分布 Dirichlet先验下的Unigram model：
Multinomial分布
Dirichlet分布
可编辑
3
Dirichlet-Multinomial 共轭分布
贝叶斯法则
共轭分布：后验概率分布和先验概率分布有相 同的形式
Mult(n | p, N) * Dir( p | a) Dir( p | a n)
可编辑
4
隐性语义分析（LSA）
主题模型介绍
张永俊 信息系统工程实验室 中国人民大学
CS583, Bing Liu, UIC
1
主要内容
Dirichlet-Multinomial 共轭分布 LSA、Unigram model 和PLSA LDA模型 Gibbs Sampling
可编辑
2
Dirichlet-Multinomial 共轭分布
可编辑
6
PLSA模型
每个文档的主题服从Multinomial 分布 每个主题下的词项上服从Multinomial 分布 生成方式
- 给定文档d后，以一定的概率选择d对应的主题z， - 然后以一定概率选择z中的词语w
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7
PLSA模型
P(z|d):给定文档下主题 的概率
θ :M*K,文档-主题矩阵