LDA由PLSA發展而來，PLSA由LSA發展而來，同樣用于隐含語義分析，這裡先給出兩篇實作LSA和PLSA的文章連結。
我們知道，PLSA也定義了一個機率圖模型，假設了資料的生成過程，但是不是一個完全的生成過程：沒有給出先驗。是以PLSA給出的是一個最大似然估計(ML)或者最大後驗估計(MAP)。
LDA拓展了PLSA，定義了先驗，是以LDA給出的是一個完整的貝葉斯估計。
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LDA由PLSA發展而來，PLSA由LSA發展而來，同樣用于隐含語義分析，這裡先給出兩篇實作LSA和PLSA的文章連結。
我們知道，PLSA也定義了一個機率圖模型，假設了資料的生成過程，但是不是一個完全的生成過程：沒有給出先驗。是以PLSA給出的是一個最大似然估計(ML)或者最大後驗估計(MAP)。
LDA拓展了PLSA，定義了先驗，是以LDA給出的是一個完整的貝葉斯估計。
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![seq2seq模型 + Attention機制[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)