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两部分，自然参数，和分散参数。其中描述了文档的和类别之的关系，在SLDA中，选择，即该文档所有的词的分配的JensenEvidenceLowerBoundObject（ELBO，即对隐变量积分之后，观测变量wy的边缘似然的下界logp(,z,w|,,,2log
log(p(,z,w|,,,2))-
的期望。利用平均场假设，可将q(,zq(,
|
)q(|
n|n
(3- q(|和
|和（LDA对于第二个期望项，有些指数族分布可以直接求解，如正态分本的类别正需要使用多项分布因此必须对第二项进行进一步的下 近才能解。假设文档的类别标记为，类数目为，则（EMEgammphi。因此，EVBO对g的导数0，即是$\g$的更新对于$\phi$，EVBO函数中log内部有求和符号难以求解于是引入一个额外的变分参数，令 根据对任意$x>0$,$zeta>0$,当且仅当$x=\zeta$,可以得M对于$\beta_{ij}$，因为要满足归一化条
120NewsGroupsCompvsRecvsRecvsScivsCompvsCompvs2Reuters-21578OrgsvsOrgsvsOrgs.{…},Orgs.{…},PeoplevsPeople.{…},People.{…},分准确Orges.vs.11分准率 数 11分准率 数 1112345678910111213141516171812345678 1110%20%30%40%50%60%70%80%90%1110%20%30%40%50%60%70%80%90%110%20%30%40%50%60%70%80%90%1110%20%30%40%50%60%70%80%90%1110%20%30%40%50%60%70%80%90%110%20%30%40%50%60%70%80%90%分分类1
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