【主题建模】基于 LDA 和 BERTopic 的 COVID-19 论文内容分析

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分类专栏： # 主题建模 文章标签： 自然语言处理 人工智能 主题建模 文本分析 BERTopic
于 2023-02-08 17:15:19 首次发布
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本文利用 LDA 和 BERTopic 分析 COVID-19 论文，从社科角度揭示研究主题。通过对 CORD-19 数据集的筛选和主题建模，发现疫苗、预防措施、牙科护理、经济影响、心理健康等热门话题，以及各国研究的差异。

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基于 LDA 和 BERTopic 的 COVID-19 论文内容分析

关于 COVID-19 的研究不胜枚举，截至 2022 年初，已发表了超过 800000 800000 800000 篇与 COVID-19 相关的论文。对这些论文进行梳理是一项非常具有挑战性的任务，但这可以帮助我们确定哪些领域可以更多的从研究或研究基金中受益。在本文中，我将评估这些 COVID-19 研究论文的主题，尝试揭示这些统计数据和趋势。

数据集来自 The COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19)，该数据

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LSA、pLSA、LDA、NMF、BERTopic、Top2Vec进行主题建模
Mr数据杨
01-04 5115
在自然语言处理（NLP）中，主题建模是一种技术，用于从文本数据中发现隐藏的语义主题（或主题）。这是一个无监督机器学习问题，即在没有标签或标签的情况下学习模式。主题建模的应用非常广泛，可用于搜索引擎、情感分析、新闻聚类和摘要生成等许多任务。在这里将探讨主题建模的不同方法，包括传统的统计方法和最新的基于深度学习的方法。我们还将介绍每种方法的优点和缺点，并提供端到端的 Python 示例。
BERTopic与LLM知识图谱系列之 主题建模：LDA、NMF、BERTopic 和 Top2Vec 之间的比较
iCloudEnd的博客
06-17 740
这项研究对各种主题建模算法的性能产生了一些有价值的见解。通过依靠人类和领域知识专业知识来评估模型，研究得出结论，BERTopic 和 NMF 是此数据集的最佳表现者，其次是 Top2Vec 和 LDA。虽然 BERTopic 和 NMF 都能够识别不同的主题，但 BERTopic 还具有发现特定术语周围相关主题的额外优势，从而提供对数据的更深入洞察。总体而言，BERTopic 在主题建模领域的所有方面都表现出色，甚至可以进一步减少主题。
主题模型(Topic Model)---LDA(Latent Dirichlet Allocation)理论+实战
weixin_44607838的博客
02-21 8058
主题模型 顾名思义，主题模型用来探寻文本背后所隐藏的主题，也可以理解为一种段落语义的挖掘。相比于TF-IDF只能从个体词汇层面给予我们文本内容的提示，主题模型能够从更宏观的角度帮助我们快速捕捉文本的核心语义。 LDA建模思路 LDA是一种比较流行的主题模型，由吴恩达等人在2003年首次提出。它可以将文档集中每篇文章的主题以概率分布的形式给出，比如，我们可以从结果找选出概率最大的5个主题作为该文档的主题描述。下面我们来快速理解一下LDA的基本建模思路。（因为LDA背后涉及大量的数学知识，如果大家想对数学细节做
【论文阅读】BERTopic：采用一个基于类的TF-IDF流程进行神经网络的主题建模
GW_Krystal的博客
10-16 4324
主题模型对于在文档的集合中发现潜在的主题非常有用。近期的研究已经展示了主题建模方法作为一个聚类任务的可行性。 本文展示了BERTopic，它是一个话题模型，它通过对一个基于类的TF-IDF的变体的开发，抽取一致的话题表示。 具体来说，BERTopic采用预训练的基于transformer的语言模型来产生文档的嵌入，对这些文档嵌入进行聚类，并最后利用基于类的TF-IDF过程来**产生话题的表示**。 BERTopic 产生一致的话题，并且在有关的经典模型，以及最近的聚类方法的多种多样的基准中，
动态TopicModel BERTopic 中文 长文本 SentenceTransformer BERT 均值特征向量 整体特征分词关键词
BigYouYou
12-01 5814
为了解决这些问题，学界提出了DTM、ETM、DETM、BERTopic等方法，其中是近年提出的热度很高的方法，它主要思路是寻找文本整体的BERT特征向量，然后对各文本特征在样本空间中做聚类，找到Topic，然后基于TF-IDF模型寻找每个Topic的关键词，最后寻找Topic在每个时间段的关键词表示。
BDA-594-COVID-Tweets：Github存储库可用于我们的COVID-19 Tweet内容分析并共享代码
02-12
5. **主题建模**：通过词频分析和潜在语义分析（LSA）或潜在 dirichlet 分布（LDA），可以识别出推文中反复出现的主题，揭示公众关注的热点话题。 6. **时空分析**：结合地理位置信息，可以追踪疫情信息在不同地区...
基于Python实现在 COVID-19 背景下的网络社会心态的分布情况【100010947】
02-24
本小组使用 Python 作为主要研究工具，采用了爬虫来进行数据的爬取，分布拟合来筛选数据，LDA 模型以及频数分布来心态聚类，TF-IWF 算法提取关键词来描绘心态分布，并合理地进行了一些人工的数据筛选和归类，...
人工智能-项目实践-社会网络-COVID-19 背景下的网络社会心态及公众情绪分析.zip
12-23
在这个名为“人工智能-项目实践-社会网络-COVID-19 背景下的网络社会心态及公众情绪分析”的项目中，我们聚焦于利用人工智能技术来理解和解析在COVID-19大流行期间，网络上展现出的社会心态和公众情绪。这个项目的...
人工智能-LDA-主题分析-使用 Gibbs 采样的潜在 Dirichlet 分配主题建模（LDA）
04-11
人工智能_LDA_主题分析_使用 Gibbs 采样的潜在 Dirichlet 分配主题建模（LDA） lda 使用折叠吉布斯采样实现潜在狄利克雷分配 (LDA)。 lda 速度很快，并且在 Linux、OS X 和 Windows 上进行了测试。 您可以在文档中...
[论文挑读]使用 BERTopic 改进 Twitter 中的阿拉伯语认知扭曲分类
qq_51407242的博客
03-14 901
文章旨在改善阿拉伯语推特中认知失调的分类，通过结合BERTopic主题建模技术和文本表示方法，提出了一种新的方法。该方法利用上下文主题嵌入丰富文本表示，以应对短文本数据的挑战，提高分类准确性。研究表明，利用BERTopic生成的主题信息可以有效改善认知失调分类任务的性能。
BERTopic：利用BERT和c-TF-IDF创建易于解释的主题
02-03
伯特比 BERTopic是一种利用主题建模技术 :hugging_face: 转换程序和c-TF-IDF创建密集的群集，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要字词。 它甚至支持类似于LDAvis的可视化！ 相应的媒体帖子可以在找到。 安装 可以使用完成安装： pip install bertopic 要使用可视化选项，请按照以下步骤安装BERTopic： pip install bertopic[visualization] 安装错误推荐使用PyTorch 1.4.0或更高版本。 如果安装出现错误，请首先安装pytorch。 入门 要详细了解BERTopic的功能，您可以在查看完整的文档也可以Google Colab笔记本。 快速开始 我们首先从著名的20个新闻组数据集中提取主题，该数据组由英文文档组成： from bertopic import BERTopic from sklearn . datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups ( subset = 'all' , remove
TopicBERT-PyTorch:Chaudhary等人的PyTorch实现。 al。 2020年的TopicBERT
04-12
TopicBERT-PyTorch PyTorch实现 入门： 如果尚未安装 ，请安装它。 然后跑 conda env create -f environment.yml 这将创建一个严格遵守指示的版本控制的Python环境。 它旨在紧密地反映Google Colab。 或者，在Google Colab中打开experiment.ipynb ： 路线图 在某些数据集上具有有效的BERT（SST-2） 于4/4/21完成，利亚姆 设置Reuters8数据集和DataLoader 正在进行中，有关Liam 4/8/21的一些工作 利亚姆（Liam）于4/9/21完成数据集和数据加载程序 BERT在Reuters8上进行独立预测完成–在Google Colab，4/10/21，Liam上达到99.3％的火车，97.2％的val精度 在某些数据集上设置NVDM主题模型 NVD
基于BERTopic模型的中文文本主题聚类及可视化
Cachel Wood的博客
03-02 3675
BERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间，并自动识别潜在的主题。它背后的核心思想是通过BERT模型来捕获文档的语义信息，并然后使用主题建模技术来对这些语义信息进行聚类，从而得出主题。BERTopic是一种强大的主题分析工具，它能够自动识别文本数据中的主题，而无需预先定义主题数。通过结合BERT的语义表示和传统主题建模技术，BERTopic为主题分析任务提供了一个高效而精确的解决方案。
BERTopic：NLP主题模型的未来！
夕小瑶科技说
07-08 9116
文| ZenMoore编| 小轶以前我一直以为，主题建模(提取文档的主题词)这种机器学习时代就开始研究的基础工具，现在肯定已经到头了，虽然...有时效果可能不是那么让人满意。但突然看到一则推文：“彻底疯了！不需要预先清洗数据，就能够快速拿到质量难以置信的主题！” “NLP 主题模型的未来！”好家伙！让人又爱又恨又离不开的主题模型，终于要升华了吗？！！看了论文之后，恍然大悟...
NLP实战之BERTopic主题分析
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m0_65609016的博客
10-21 3万+
BERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间，并自动识别潜在的主题。它背后的核心思想是通过BERT模型来捕获文档的语义信息，并然后使用主题建模技术来对这些语义信息进行聚类，从而得出主题。对于大部分小伙伴而言，知道如何去使用BERTopic模型进行主题分析就足够了。所以BERTopic原理就不做过多解释了，感兴趣的小伙伴可以自己去了解一下。BERTopic是一种强大的主题分析工具，它能够自动识别文本数据中的主题，而无需预先定义主题数。
[自然语言处理]文本主题相关(TF-IDF/LDA/Sentence-BERT)
github_35614601的博客
06-16 1941
本文简单介绍了常见主题模型的原理，并利用开源库实现了简单的demo
自然语言处理之话题建模：BERTopic模型详解
最新发布
zhubeibei168的博客
09-21 3513
BERTopic是一种基于BERT的先进话题建模技术，它结合了BERT的语义理解能力和非参数聚类算法HDBSCAN的灵活性，能够生成高质量、语义丰富的话题。与传统的LDA（Latent Dirichlet Allocation）话题模型相比，BERTopic能够更好地捕捉文本的复杂语义结构，因为它利用了预训练的BERT模型来嵌入文本，从而在话题建模中引入了深度学习的力量。聚类是无监督学习的一种，其目标是将数据集中的样本按照相似性进行分组，每个组称为一个“簇”。
【主题建模】一种基于深度学习的主题建模方法：BERTopic（实战篇）
书山有路，学海无涯。记录成长，追逐梦想
02-10 1万+
BERTopic 是基于深度学习的一种主题建模方法。2018 年底，Devlin et al. 提出了 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)。BERT 是一种用于 NLP 的预训练策略，它成功地利用了句子的深层语义信息。
BERTopic实践手记
m0_73085867的博客
01-18 4082
句向量嵌入模型下载到本地。前提：由于国内很难登上Huggingface下载数据集和模型，需要提前将用到的“”数据集和SentenceTransformer的“
Python LDA主题模型演示：分析COVID-19文本数据
项目的目标是展示如何使用Python中的LDA模型对大规模文本数据集进行处理和分析，从而挖掘出covid-19相关的潜在主题。Python语言因其在数据处理和机器学习领域的强大能力而被选为开发语言。LDA模型通常使用文本数据...
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