Bertopic环境安装与文本主题聚类教程

已于 2024-09-16 11:15:52 修改
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分类专栏： BERT文本分类 文章标签： 聚类 数据挖掘 机器学习
于 2024-07-15 07:17:47 首次发布
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1.环境配置

（一）安装：anaconda

1. 理解：为什么需要anaconda

不同的python版本适应与相应的依赖包，可以用ANACONDA来管理不同的python版本环境，需要用到哪个环境就调用哪个环境。

本人最常用的就是一个Py3.6的包，这个包很多的版本的库都兼容，但是由于新的出来，一些最新的库已经开始不适配3.6

此前有次，自己的原生代码，在生成WordCloud词云时，从来都不会报错，会出现一个字体的错误。一直没解决，用了很多方法都没解决，后面发现是不适配3.6版本。所以在anaconda中可以再生成一个更高版本的环境。

可以专门用一个python版本，解决相应的问题。

2. 下载anaconda

anaconda下载地址

下载好，双击安装，一直下一步

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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 3580
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安装最全教程及报错处理
Cachel Wood的博客
03-02 1085
等第三方库的版本冲突问题导致安装失败，建议创建虚拟环境之后安装。BERTopic的安装比较复杂，直接安装会报错。4. 正式开始下载BERTopic。下载对应版本的BERTopic。文件到本地，之后再进行安装。的问题，可以使用更高版本的。包的版本问题，降低版本至。原生环境中安装可能因为。
BERTopic详细安装教程
m0_65609016的博客
03-17 5756
首先说明一下博主的conda版本为4.9.2，运行的环境是jupter notebook，博主建议在conda环境下安装，非常方便，conda安装教程非常多，大家很容易就能找到，这里我就不再赘述了。安装完成bertopic以后，在notebook中跑一下代码试试看（pycharm中运行无报错，但无法出现可视化的图，博主也在想办法解决）。有了conda环境以后，咱们直接在cmd中输入命令，搭建一个名为zhuti的虚拟环境，并设置python的版本为3.8。参考这篇博客的第三种方法！参考这篇博客的第三种方法！
BERTopic模型入门教程（附代码+参数调节）
最新发布
m0_52069102的博客
03-03 3897
BERTopic 是一种用于从文本数据中提取主题模型的新型方法。通过结合 BERT嵌入和传统的主题模型来生成语义丰富的主题。传统的主题模型(如LDA)主要依赖于词频矩阵，而 BERTopic 通过预训练语言模型生成高维语义嵌入来捕捉词语间的复杂关系，因此可以更好地处理上下文信息。BERTopic模型可以看作是创建其主题表示的一系列步骤。核心原理如下：就本质而言，BERTopic就是一个拼装框架，可以把每部分都替换成其他模型，只要完成任务即可。
安装和启动berTopic，hdbscan和importlib.metadata
qq_40625543的博客
01-31 1051
尝试了很多办法：① 下载hdbscan的tar.gz文件安装，安装失败；② 安装*.whl文件，安装成功，但是安装berTopic的过程中仍然building失败；应用安装好之后，重新执行pip install bertopic，安装成功了!（如果hdbscan显示安装失败，可以先重启一下电脑再安装；或者可以先安装tar或者whl文件，在安装bertopic的时候，会进行build。就是C++编译出错导致的，在第三种方法中，不能只安装 C++ build tool，安装好之后，需要安装。
基于BERTopic模型的英文20新闻数据集主题聚类及可视化
Cachel Wood的博客
03-10 1052
BERTopic是基于深度学习的一种主题建模方法。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。
Anaconda安装Bertopic流程
weixin_43997135的博客
10-31 1350
安装hdbscan、bertopic，以及 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'cachedir'等问题
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07-19 1143
主题模型是一种统计模型，用于发现文档集合或语料库中抽象主题。它假设文档中的词是由几个主题混合而成，每个主题由一组词的概率分布表示。主题模型的目标是从文档中推断出这些潜在的主题。在文本挖掘和自然语言处理领域，主题模型被广泛用于文档分类、信息检索、文本摘要和推荐系统等应用中。非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)是一种矩阵分解技术，用于将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。在文本挖掘中，NMF可以用于提取文档中的主题，其中每个主题由一组词的权重表示。
Pycharm中bertopic库安装记录
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安装了hdbscan0.8.28版本后，发现与bertopic0.15.0不匹配，只能卸载，但找不到可以直接下载的0.8.33版的whl文件，只能寻找其他方法。以上为个人安装的过程，省略了一些小问题的解决过程，因为之前都是直接在pycharm的setting里安装，所以作为一个小白 ，找了好多帖子，最终完成了安装。对于此问题，可以参考以下两个帖子，我最终选择第二个帖子的安装方法，因为之前安装Visual Studio，下载了很长时间，并且占了太多内存。结果和之前一样，在运行了很长一段时间后，报错了。
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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
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BERTopic 开源项目安装与使用指南 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERTopic 目录结构及介绍 在下载并解压缩 BERTopic 的源代码后，你会看到其主要目录和文件如下： bertopic：这是主程序包所在的位置，包含了所有的核心功能和模块。 内含多个子模块如_utils, _embedder, _topictree, _mmr, _...
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之前写了一篇NLP实战之BERTopic主题模型分析，由于没有说明是在jupyter notebook中的运行的，所以很多小伙伴去pycharm中运行，没有结果也没有可视化的图片。这篇博客将完美解决！
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因为自己写论文需要用到bertopic，所以就安装anaconda，然后安装bertopic，输入指令：conda install -c conda-forge hdbscan。然后再输入 pip install bertopic。指令是：pip install bertopic。
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lyy_fighting的博客
06-28 6036
安装遇到各种问题。最后成功安装到运行。
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02-09 2191
本文探讨了基于BERTopic的主题建模技术及其多种实现方式。BERTopic结合了BERT嵌入和聚类算法，能够高效提取文本数据的主题。通过使用不同的嵌入模型（如SentenceTransformer、OpenAI模型）和调整降维（UMAP）及聚类（HDBSCAN）参数，可以灵活优化主题建模效果。此外，还介绍了利用TF-IDF向量进行主题建模的方法，以及如何通过自定义降维模型实现无降维的主题提取。这些方法为文本分析提供了多样化的工具，有助于深入挖掘文本数据的内在结构和主题信息。
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自然语言处理之话题建模：BERTopic：词嵌入与语义表示
zhubeibei168的博客
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语义表示是NLP中用于捕捉文本深层含义的技术。它超越了词嵌入，能够处理短语、句子甚至文档的语义。语义表示模型如BERT、RoBERTa和BERTopic，利用深度学习技术，尤其是Transformer架构，来生成更复杂的文本表示。这些模型在大规模语料库上预训练，能够理解上下文依赖和词汇的多义性，从而提供更准确的语义表示。
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