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主题模型是机器学习和自然语言处理等领域的常用文本挖掘方法，主要用来在一系列文
档中发现抽象主题，是一种无监督的文档分组方法。主题模型依旧是一个词袋模型，并没有
考虑语序，语法，语义等高级特征。不过并不妨碍它能够带给我们很多惊喜。
LDA（Latent Dirichlet Allocation,隐狄利克雷分布）是一种文档主题生成模型，包含文
档、主题、词三层结构，可用来识别文档集或语料库中潜藏的主题信息，是一种无监督的机
器学习技术。它把每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为易于建模的数字信
息。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所
构成的一个概率分布。
这里定义了4个主题"Art ，Budgets，Children，Education"， 从文章的颜色分布直接可
以清晰的判断出绿色的词最多，所以此文章最大的主题应该是：Budgets。其中的大部分词
都是从Budgets 这个主题中选择出来的。所以这篇文章可能在讲诉：和预算有关的事情。
文章确实讲诉了某基金逐步拨款资助一些青年艺术家。主题模型威力就在于它能很便捷
的就帮我们挖掘出一篇文章的主题。
1. 关于主题模型，下列说法正确的是______
A 是一种有监督的文档分组方法
B 考虑了语序，语法，语义等高级特征
C 主要用来在一系列文档中发现抽象主题
D 以上说法均不正确
2. 关于LDA主题模型，下列说法正确的是______
A 是一种有监督的机器学习技术
B 包含文档、主题、词三层结构
C 无需将文本信息转化为数字信息
D 把每一篇文档视为一个普通文本
1=>C 2=>B
