Gibbs Sampling Matlab Code for DynamicAuthorTopicModel

吉布斯采样 Matlab代码 - DynamicAuthorTopicModel: DynamicAuthorTopicModel

吉布斯采样是一种常用于生成式模型的马尔科夫链蒙特卡洛方法。在DynamicAuthorTopicModel中，吉布斯采样被用来进行主题建模，特别是在动态文本数据中。

以下是实现DynamicAuthorTopicModel的吉布斯采样的Matlab代码示例。

Matlab代码实现：

% 示例代码: DynamicAuthorTopicModel
% 定义模型参数和数据
K = 10; % 主题数
V = length(vocab); % 词汇表大小
T = length(documents); % 文档数

% 初始化参数
phi = rand(K, V); % 主题-词分布
theta = rand(T, K); % 文档-主题分布

% 进行吉布斯采样
for iter = 1:1000
    for t = 1:T
        for w = 1:length(documents{t})
            word = documents{t}(w);
            % 更新主题分配
            % 计算条件概率并选择新主题
            new_topic = ... 
        end
    end
end

该代码展示了如何使用吉布斯采样方法为DynamicAuthorTopicModel进行训练和推断。