归一化主题文档概率text2vec R

归一化主题文档概率（Normalized Topic Document Probability）是指在主题模型中，计算文档与主题之间的相关性的概率值，并对其进行归一化处理。主题模型是一种用于发现文本数据中隐藏主题的统计模型。

在文本分析领域，主题模型被广泛应用于文本分类、信息检索、推荐系统等任务中。其中，归一化主题文档概率是一种常用的度量方法，用于衡量文档与主题之间的相关性程度。

归一化主题文档概率的计算通常基于概率图模型，如Latent Dirichlet Allocation（LDA）等。在LDA模型中，每个文档可以被表示为多个主题的混合，而每个主题又由一组词语的分布表示。通过计算文档中每个主题的概率，可以得到归一化的主题文档概率。

在实际应用中，归一化主题文档概率可以用于文本分类任务。通过计算文档与各个主题的相关性，可以将文档分配到最相关的主题类别中，从而实现文本分类的目标。

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