概率潜在语义分析（PLSA）如何利用生成模型进行文本分析？它与传统词袋模型有何不同？

概率潜在语义分析（PLSA）是一种基于概率生成模型的方法，它通过单词和文本的共现数据来发现文本集合中的隐含话题结构。与传统的词袋模型不同，PLSA考虑到了单词之间的关联性，并且不是简单地将文本表示为单词的无序集合，而是将文本视为潜在话题的混合物。每个话题由一组单词概率分布定义，而每个文本也由一组话题概率分布定义。通过这样的话题分布，PLSA能够捕捉到单词与话题之间、话题与文本之间的潜在联系。在PLSA中，模型的学习过程是无监督的，不需要任何事先标注的话题信息，这使得它非常适合对大规模文本数据集进行主题建模和探索性分析。通过《清华机器学习课程：第18章概率潜在语义分析详解》，你可以深入理解PLSA的原理、建模过程以及与传统词袋模型的差异，这将帮助你在项目实战中更有效地应用这一技术。

参考资源链接：[清华机器学习课程：第18章概率潜在语义分析详解](https://wenku.csdn.net/doc/22e598xezq?spm=1055.2569.3001.10343)