初试主题模型LDA-基于python的gensim包

最新推荐文章于 2024-04-08 09:30:04 发布
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本文介绍了如何使用Python的gensim库实现LDA主题模型，以从大量文本中提取关键主题。首先，需要安装jieba进行中文分词，然后安装gensim，接着获取中文停用词表。通过实例展示了LDA在腾讯微博消息主题提取的应用。

LDA是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词，具体算法原理可参阅KM上相关文章。笔者因业务需求，需对腾讯微博上若干账号的消息进行主题提取，故而尝试了一下该算法，基于python的gensim包实现一个简单的分析。

准备工作

  • 安装python的中文分词模块， jieba
  • 安装python的文本主题建模的模块, gensim (官网 https://radimrehure
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LDA主题模型——gensim实战
wenyusuran的专栏
08-20 2180
今天我们来谈谈主题模型(Latent Dirichlet Allocation),由于主题模型是生成模型，而我们常用的决策树，支持向量机，CNN等常用的机器学习模型的都是判别模型。所以笔者首先简单介绍一下判别模型和生成模型。下面笔者列出了生成模型和判别模型的核心区别： 判别模型：估计的是条件概率分布(conditional distribution)——作为预测模型。 生成模型：估计的是联合概率分布（joint probability distribution）——，然后根据贝叶斯公式 求出条件...
Python Gensim文本分析——从文本预处理到TFIDF、LDA建模分析
Lyric1的博客
03-26 5995
本文以中文文本数据作为分析对象，针对中文文本存在的特征进行文本预处理，并调用Gensim工具包实现对文本的TFIDF建模已经LDA建模，从文本中抽取出的特征进行表征文本信息，可用于后续文本相似度、个性化推荐等研究。
基于gensim的文本主题模型(LDA)分析
01-05
博客《基于gensim的文本主题模型(LDA)分析》对应文档
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探秘LDA_gensim：高效主题模型分析工具
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gitblog_00005的博客
04-08 525
探秘LDA_gensim：高效主题模型分析工具 在这个数据驱动的时代，文本挖掘和自然语言处理（NLP）变得越来越重要。是一个基于Python的开源项目，它结合了gensim库的强大功能，提供了一种简洁、高效的实现Latent Dirichlet Allocation (LDA)主题模型的方法。本文将深入探讨该项目的技术特性、应用场景及优势，以期吸引更多开发者和数据科学家利用此工具进行文本分析。 L...
主题识别+信息提取模型-基于python实现-LDA--LDA主题模型.可以用于社交网络数据分析研究、异常检测方面研究
05-28
总的来说，Python实现的LDA主题模型为处理和理解大规模文本数据提供了强大工具，广泛应用于社交网络分析、异常检测等多领域，通过对压缩包中“python-LDA-核心技术--LDA主题模型”的学习，可以深入理解和掌握这一...
【项目实战】Python实现基于LDA主题模型进行电商产品评论数据情感分析
02-14
《Python实现基于LDA主题模型进行电商产品评论数据情感分析》 该项目实战旨在利用Python编程语言，结合LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型，对电商产品评论数据进行深度的情感分析。LDA是一种无监督机器...
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12-01
# -python-gensim-LDA- 基于python gensim 库的LDA算法 你需要安装anaconda和gensim -------- 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ...
pythonlda模型_lda主题模型python实现篇_主题模型TopicModel：通过gensim实现LDA
weixin_42634811的博客
02-03 2673
使用python gensim轻松实现lda模型。gensim简介gemsim是一个免费python库，能够从文档中有效地自动抽取语义主题。gensim中的算法包括：LSA(Latent Semantic Analysis), LDA(Latent Dirichlet Allocation), RP (Random Projections), 通过在一个训练文档语料库中，检查词汇统计联合出现模式,...
gensim包LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率
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gensim, 面向人类的主题建模.zip
10-11
gensim, 面向人类的主题建模 gensim-- python 中的主题建模 Gensim是基于语料库的主题建模主题建模文档索引索引和基于语料库的相似检索语言的python 库，具有较大的实用性。 目标受众是自然语言处理 ( NLP ) 和信息
python-LDA主题分析
07-20
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gensim中实践LDA
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面向未来的历史
08-01 1万+
????from sklearn import datasets news_dataset=datasets.fetch_20newsgroups(subset="all",remove=("headers","footers","quotes")) documents=news_dataset.data print(documents[0])#"\n\nI am sure some bashers
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02-28 4451
一、功能描述 Python 已成为当前最热门的编程工具之一，在数据分析、爬虫、机器学习、Web 开发等领域 有着广泛的应用。LDA 也称为隐狄利克雷分布，LDA 目的是识别主题，即把文档—词汇矩阵变成 文档—主题矩阵（分布）和主题—词汇矩阵（分布）。本设计具体功能如下： 1.Selenium 爬取知网“Python”主题、类别为“核心期刊”论文,下载到 Excel 文件。 2. LDA 模型分别对 5 个时间区间的文献进行分析，对比分析得出 Python 论文主题（应用领 域）趋势，预测未来...
独家 | 使用Python的LDA主题建模（附链接）
数据派THU
03-22 4217
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LDA模型的学习历程——安装Anaconda+使用jupyter notebook
new_cloudy的博客
04-12 2729
文章目录一、安装Anaconda二、用Jupyter Notebook编写python代码1.打开jupyter的两种方式第一种第二种2.第一条代码总结 一、安装Anaconda 官网链接https://www.anaconda.com/ 根据自身电脑的配置以及所需要的环境选择适合的版本，默认windows最新版本，直接点击Download下载即可，下载的文件是一个.exe可执行文件 双击该文件启动安装 next➡I Agree➡Just me ➡ Next ➡ 可以自定义安装路径 ➡ next .
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Alexabc3000的专栏
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资源摘要信息:"本文将详细介绍如何使用Python的Gensim库来处理20newsgroups数据集，并应用LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）模型进行文本主题建模。20newsgroups数据集是一个广泛用于文本分类和...
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