利用LDA进行主题建模前的维度降低

Question

我想用LDA做一些主题建模，但遗憾的是我的数据很稀疏，结果并不令人满意。因为我还是想尝试用LDA来解决我的任务（即使可能有更好的可能性），我在考虑在LDA之前使用某种维度降低。

我知道LDA是用于主题建模的，但也可以用于维度降低，那么在使用LDA之前尝试降低维度是否有意义呢？如果是，我可以用什么方法？我觉得用LSI或者SVD这样的方法就没有意义了。

Answer 1

正如你所指出的，LDA可以被认为是一种维度降低技术。因此，我想说，它并没有真正意义。

然而，LDA经常与tfidf和stop word filtering结合使用。这样可以去除太稀疏和无意义的词。