前提：
利用朴素贝叶斯的分析可以胜任许多文本分类问题
但是无法解决语料中***一词多义*** 和***多词一义***的问题
那么可以加入一个“主题”的方式，一定程度可以解决
- 一个词可能被映射到多个主题中：一词多义
- 多个词可能被映射到某个主题的概率很高：多词一义
主要内容
先验分布——共轭分布
在贝叶斯概率理论中，如果后验概率和先验概率满足同样的分布律，那么，先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时，先验分布叫做似然函数的共轭先验分布。
先验分布 + 数据（似然） = 后验分布
举个例子：
在对抛硬币的认知中，先验分布为：50次朝上，50次朝下。现在你再抛了3次，两次朝上，一次场下。于是你的后验分布编程52次朝上，51次朝下。现在你的后验分布中朝上的次数比朝下的次数多了。这个后验分布接着又变成你的新的先验分布，当你再抛4次，1次朝上，3次朝下时。你的后验分布又变成53次朝下，54次朝下，以此更新。
这里要求我们的后验分布可以作为下一次试验的先验分布，换言之，要采用共轭分布。而二项分布中，Beta分布就是二项分布的特例符合，共轭要求。
Beta分布——Dirichlet分布
上面抛硬币只是有两种情况，假如对于一个文本主题，可能有武侠、科幻、言情、现实等等多个主题呢？就要采用多维度的Beta分布，而超过二维的Beta分布，总体统称Dirichlet分布。
三层贝叶斯网络模型LDA
整体流程是：
1、基于α去采样这篇文档的主题分布，得到第m篇文档的第n个词它的主题编号。
2、基于β去采样各个主题的此分布。
3、由1中的主题编号找到2中主题分布的词向量，采样出一个词，得到第m篇文档第n个主题的词是什么。
接着循环上面操作，最后得到所有文档的所有词
注
第m篇文档的第n个词，它的主题变量
第m篇文档第n个主题的词是什么
Gibbs采样和更新规则
感兴趣可以移步到下面大牛博客
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6867828.html
应用方向
- 信息提取和搜索 （如：语义分析）
- 文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘
- 基于内容的图像聚类、目标识别（如: 以及其他计算机视觉应用）
- 生物信息数据的应用
Reference：
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6831308.html
https://www.bilibili.com/video/av75449781?from=search&seid=986913091899957655
