潜在狄利克雷分配模型(Latent Dirichlet Allocation, LDA)Python 实现
潜在狄利克雷分配模型(Latent Dirichlet Allocation, LDA)是一种常用的主题模型,用于发现文本集合中的潜在主题。在本文中,我们将使用 Python 实现 LDA 模型,并提供相应的源代码。
首先,我们需要安装所需的库。我们将使用以下库来实现 LDA 模型:
numpy:用于处理数值计算和数组操作。gensim:用于构建和训练主题模型。nltk:用于进行文本预处理。
可以使用 pip 命令来安装这些库:
pip install numpy gensim nltk
安装完成后,我们可以开始编写代码。首先,导入所需的库:
import numpy as np
from gensim import corpora, models
本文介绍了如何使用Python实现潜在狄利克雷分配模型(LDA),这是一种用于发现文本集合中潜在主题的主题模型。文章详细阐述了安装所需库、文本预处理、创建字典和语料库、训练LDA模型以及对新文本进行主题分类的步骤。
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