【BTM】Biterm Topic Model 在windows下的运行

最新推荐文章于 2024-10-18 12:35:55 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-18 12:35:55 发布 · 2.2k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习

本文介绍了如何在Windows下运行Biterm Topic Model（BTM）。首先，为文档建立索引；其次，使用g++编译生成btm.exe文件进行主题学习；接着，推断文档的主题比例；最后，显示主题结果并解决可能出现的编码问题。运行示例和参数解释可在提供的Github链接和runExample.sh中查看。

本文重在模型代码运行部分~

附上Github链接：xiaohuiyan / BTM

如果在linux环境下，代码包含 运行示例：

$ cd script

$ sh runExample.sh

windows下可分4步：

第1步： 为文档中的单词建立索引

id从0号开始

python script/indexDocs.py <doc_pt> <dwid_pt> <voca_pt>

<doc_pt> 输入要索引的文档，每行是一个文档，格式为 “word word…”

<dwid_pt> 输出文档索引，每行都是一个格式为 “wordId wordId…” 的文档

<voca_pt> 输出词汇文件，每行是一个 “wordId word” 格式的单词

最低0.47元/天 解锁文章
BTM主题模型构建及困惑度计算
weixin_40143316的博客
10-19 1万+
小白一枚，有什么不对的地方请多指教。 BTM主题模型主要针对短文本而言，这里实现的方法主要参考论文《A Biterm Topic Model for Short Texts》，代码在作者的github上也有上传，我主要参考的是它的python版本：https://github.com/jasperyang/BTMpy 本文主要在以上基础上加入困惑度计算，困惑度计算公式如下所示： 其中 def pe...
主题模型
02-11
主题模型
BTM：具有R的短文本的双向词主题建模
02-05
BTM：具有R的短文本的双向词主题建模
BitermTopicModel:CSE291G的BTM实施
05-18
BitermTopicModel CSE291G的BTM实施 该存储库包含Biterm主题模型的第一近似值，可用于有效地对短文档进行建模。 Biterm主题模型假设整个语料库中只有一个主题分布，而LDA则假设每个文档都有唯一的主题分布。 另一个区别是，Biterm主题模型试图为成对出现的单词（称为Biterm）而不是单个单词建模。 参数估计是使用折叠的Gibbs采样完成的。 Gibbs采样是一种简单且广泛适用的马尔可夫链蒙特卡洛算法。 该代码在基本的Python 3.6中实现，没有外部包。 所有代码都包含在BTM.ipynb笔记本中。 我将在本周更新文档。 数据 数据必须存储在Data /文件夹中。 当前，sample_data作为占位符存在。 必须对数据进行预处理，每一行代表一个文档，文档中的每个术语用空格分隔。 输出 'model-final-theta.txt'Doc
【亲测免费】 Biterm Topic Model(BTM): 短文本主题建模的开源解决方案
gitblog_01290的博客
10-18 545
Biterm Topic Model(BTM): 短文本主题建模的开源解决方案 在开源社区的璀璨星空中，有一个名为Biterm Topic Model的杰出项目，它由xiaohuiyan于2013年在WWW会议上发表，并托管在GitHub上。这个项目专注于短文本数据的主题挖掘，采用C++为主要编程语言，辅以Python脚本进行辅助处理，展现了高效且针对性的短文本分析能力。 核心功能揭秘 BTM与众...
BiTerm Topic Model
DeepIndeed
12-26 6717
需求背景 短文本，短视频的tag标签，如果使用图文的方法，显得力不从心，bad case太多。例如直接使用LDA算法对图文语料进行训练，取得不错的聚类效果，但是使用短视频的标签信息语料进行相同的操作，效果不佳。 直接使用word2vec进行关键词匹配的方式，很大程度上依赖视频标签的质量。而视频标签的标注信息不能依赖于信息上传者的标注信息与用户标注意图，这个不定因素不是我们能够控制的。 主题模型...
【亲测免费】 探索文本世界的隐秘话题——Biterm Topic Model（BTM）
gitblog_00002的博客
05-23 1740
探索文本世界的隐秘话题——Biterm Topic Model（BTM） 1、项目介绍 在信息爆炸的时代，短文本数据如微博、评论和推文成为大数据的重要组成部分。Biterm Topic Model (BTM)，一种基于词对共现的topic模型，为解析这些海量短文本数据提供了新思路。与传统的LDA或PLSA模型关注词-文档共现不同，BTM关注的是词-词在同一上下文中（如同一个短文本窗口）的共现，即&...
【免费下载】 Biterm主题模型：短文本分类的利器
gitblog_01261的博客
10-18 794
Biterm Topic Model（简称BTM）是一个由优快云公司开发的InsCode AI大模型提到的优秀开源项目，实现于Python语言环境。这个项目提供了一种高效处理短文本数据的主题建模方法。通过利用“二元项（biterms）”概念，它能捕捉到整个文集中的词共现模式，克服了文档级别词共现稀疏的问题。项目源码托管在GitHub上，链接为[https://github.com/markoar...
探索短文本的深层主题——Biterm Topic Model深度解读与应用推荐
gitblog_00059的博客
06-19 2248
探索短文本的深层主题——Biterm Topic Model深度解读与应用推荐 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/biterm 在大数据时代，文本数据处理是信息挖掘的核心环节之一，尤其是面对社交媒体、评论等大量短文本时，如何准确地提取和理解其中的主题信息变得尤为重要。今天，我们为大家介绍一款专为短文本设计的利器——Biterm Topic Model（B...
Biterm:双项主题模型
05-02
**双项主题模型（Biterm Topic Model, BTTM）** 双项主题模型是一种用于文本挖掘的主题建模方法，它是由北京大学的研究人员在2013年提出的。与传统的主题模型，如Latent Dirichlet Allocation (LDA)相比，BTTM更...
topic model
11-11
lda topic model blei
topicmodels
12-04
nlpnlp自然语言处理 topoicmodels topic models
Topic Medels主题模型
10-09
提纲 主题模型的直观理解 LDA模型及优化思路 主题模型的应用
主题模型与资料
12-11
这是我个人学习的资料，分享给需要的朋友，顺便回点资源分，目前本人也是在学习NLP，可以一起交流
OnlineBTM:在线 Biterm 主题模型代码（发布于 TKDE2014）
07-01
在线Biterm主题模型代码 该包包含两种用于 Biterm 主题模型 (BTM) 的在线算法：在线 BTM (oBTM) 和增量 BTM (iBTM)。 oBTM 通过使用足够的统计量作为 Dirichlet 先验来拟合时间片中的单个 BTM； iBTM 使用增量 Gibbs 采样器在双项流上训练单个模型。 更详细的可以参考以下论文： 程雪琪、闫晓慧、蓝燕燕、郭家峰。 BTM：基于短文本的主题建模。 TKDE，2014 年。 用法 该代码包含一个可运行的示例，您可以通过以下方式运行它： $ script/runExample.sh 它在sample-data/0.txt, 1.txt, ... 中的文档上训练 BTM 并输出主题。 n.txt包含时间片（应该是天） n中的训练文档，其中每一行代表一个文档，单词以空格分隔，如下所示： word1 word2 word3 ...
BTM算法java实现 主题建模
11-13
A Biterm Topic Model for Short Texts提出的模型BTM类似如此。他用一个窗口在文档内滑动(如果文本太短，或许就只有窗口了)，然后将窗口内的两个词作为一个共现词对，每个词对的生成过程是从全局的主题分布中取一个...
【亲测免费】 Biterm主题模型简介及实战指南
gitblog_00965的博客
08-15 1224
### 关于Biterm Topic Model [Biterm Topic Model](https://github.com/markoarnauto/biterm)是一款基于Python实现的主题模型工具库，专注于解决短文本分类的问题。不同于传统的主题模型如LDA，Biterm Topic Model（BTM）通过显式地模拟整个语料库中的词共现模式来克服文档级别上的稀疏性。 这一模型对于...
Biterm Topic Model（BTM）的python 实现
热门推荐
u014535908的博客
10-16 2万+
Biterm Topic Model（BTM）的python 实现 前言 最近在看话题模型相关的论文。有关话题模型现在比较主流的解决方法有LDA，PLSA以及mixture of unigrams,本人研究了LDA（Latent Dirichlet Allocation），BTM等话题模型。首先说明在研究和实验LDA话题模型时发现，在解决short text话题分析时，这是由于其基于文
Topic Model
为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。
12-10 1661
下面介绍一下 Topic Model 是怎么转化为计算机视觉的模型的。
DTM和BTM在性能上有哪些差异？
最新发布
09-27
DTM（Dynamic Topic Model）和BTM（Biterm Topic Model）在性能上存在多方面差异： ### 处理数据类型 - **DTM**：主要用于处理具有时间序列特征的文本数据，能够捕捉主题随时间的动态变化。比如分析多年来新闻报道...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值