在“Replicated softmax”论文中进行的Replicated-Softmax-Model重复实验

复制的Softmax模型 在论文“复制的softmax：无向主题模型”中重复实验。 Preprocess.py：在此库中，您可以读取文件并删除停用词，标点符号和词干标记。 然后获得最多K个频繁令牌。 并计算字典，语料库，doc-word矩阵以及tfidf权重。 rsm_numpy.py这是RSM工作原理的详细信息，其中包括CD-x。 ppl.py这是为了计算RSM中的隐藏矢量和RSM模型的困惑度。 analysis.py在此函数中，包括余弦，精度和查全率函数。 dsl.py这是保存和加载数据的方法。 RSM_train_test.py：这是显示如何训练RSM模型，然后测试其困惑性的示例。 RSM_Experiment.py：其中有两个实验。 （1）比较LDA和RSM的困惑（2）比较LDA，RSM和TF-IDF的精度和召回率。