Twitter-LDA
Latent Dirichlet Allocation (LDA) has been widely used in textual analysis. The original LDA is used to find hidden "topics" in the documents, where a topic is a subject like "arts" or "education" that is discussed in the documents. The original setting in LDA, where ea...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | ZHAO, Wayne Xin, JIANG, Jing, WENG, Jianshu, HE, Jing, LIM, Ee Peng, YAN, Hongfei, LI, Xiaoming |
---|---|
التنسيق: | text |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2011
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/researchdata/12 https://github.com/minghui/Twitter-LDA |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
مواد مشابهة
-
Jointly Modeling Aspects and Opinions with a MaxEnt-LDA Hybrid
بواسطة: ZHAO, Xin, وآخرون
منشور في: (2010) -
Comparing Twitter and Traditional Media using Topic Models
بواسطة: ZHAO, Wayne Xin, وآخرون
منشور في: (2011) -
Topical Keyphrase Extraction from Twitter
بواسطة: ZHAO, Xin, وآخرون
منشور في: (2011) -
Twitterrank: Finding topic-sensitive influential Twitterers
بواسطة: WENG, Jianshu, وآخرون
منشور في: (2010) -
It Is Not Just What We Say, But How We Say Them: LDA-based Behavior-Topic Model
بواسطة: QIU, Minghui, وآخرون
منشور في: (2013)