LDA2vec: LDA + word2vec

最新推荐文章于 2024-10-31 10:57:54 发布
最新推荐文章于 2024-10-31 10:57:54 发布
阅读量1.5w 收藏 43
点赞数 3
文章标签： LDA2vec LDA word2vec
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010161379/article/details/51250109
版权
winkake
关注
『关键词挖掘』结合 LDA + Word2Vec + TextRank 实现关键词的挖掘
酒狂的博客
03-25 1万+
利用Python，结合LDA + Word2Vec + Pagerank 实现关键词的挖掘。先用 LDA 方法初步选择出主题及其词分布，接着将每个主题下的词表示为词向量，用相似性表示词与词之间的权重，最后用 TextRank 方法对于主题下的关键词进行二次过滤。
lda+word2vec 主题模型结合深度学习
热门推荐
a602232180的博客
11-20 1万+
最近硕士毕业小论文想写LDA结合深度学习的，论文看来看去，看的头大，也没什么好的创新点，杂七杂八小的创新带你想了一大堆，要么自己给否了，要么后来在看论文的时候发现写过了（那么LOW的点也能写），想写个差不多的’有价值意义的创新点，结果想来想去想着头大，就继续看论文。 言归正传，看了大几十篇外文文献了（外文的闻起来就厉害，实际上好的也没几个），结合点就一两个有价...
lda2vec模型代码
weixin_35749440的博客
01-12 637
lda2vec模型是一种结合了LDA(Latent Dirichlet Allocation)和word2vec的模型，它能够将文本中的主题和单词之间的关系结合起来。 代码实现可以参考以下链接： https://github.com/cemoody/lda2vec https://github.com/vi3k6i5/lda2vec 这些代码库是用Python编写的，并使用了gensim、nump...
LDA2vec: LDA word2vec
04-25
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/u010161379/article/details/
lda2vec （1）
DL_Iris的博客
12-12 1740
lda2vec 是 word2vec 和 LDA 的扩展，它共同学习单词、文档和主题向量。lda2vec 专门在 word2vec 的 skip-gram 模型基础上建模，以生成单词向量。skip-gram 和 word2vec 本质上就是一个神经网络，通过利用输入单词预测周围上下文词语的方法来学习词嵌入。 通过使用 lda2vec，我们不直接用单词向量来预测上下文单词，而是使用上下文向量来进行预测。该上下文向量被创建为两个其它向量的总和：单词向量和文档向量。 单词向量由前面讨论过的 skip-gram w
lda2vec (2)
DL_Iris的博客
12-13 2102
LDA2vec分为两部分，一部分是利用skip-grams做词向量表示，另一部分是文档向量表示。 1.词向量表示——skip-gram 在扫描语料的时候，提取移动窗口内成对的枢轴词和目标词。每对中的枢轴词用来预测附近的目标词。 每个枢轴词由一个固定长度的稠密分布式向量表示。 如果这个枢轴词是German，被预测的相邻词就是French或Spanish。但是如果这个文档是关于航空的，我们就会创建一个与airline这个词语词向量相似的文档向量。然后我们不会再对单独预测German这类词，而是预测与German
lda2vec-pytorch:用词向量进行主题建模
05-05
lda2vec Moody的lda2vec的pytorch实现，这是一种使用词嵌入的主题建模方法。 原始论文： 。 警告：我个人认为使lda2vec算法起作用非常困难。 有时它找到几个主题，有时却找不到。 通常，找到的很多话题都是一团糟...
lda2vec: 融合word2vec与LDA的自然语言处理工具
LDA2vec是一种结合了Word2vec和LDA（隐含狄利克雷分配）优点的自然语言处理模型。在深入探讨LDA2vec之前，首先需要了解Word2vec和LDA这两个基础概念。 Word2vec是一种基于神经网络的模型，用于自然语言处理和文本...
人工智能-LDA-主题分析-Christopher Moody 的 lda2vec 的 TensorFlow 实现，Latent
04-11
人工智能_LDA_主题分析_Christopher Moody 的 lda2vec 的 TensorFlow 实现，Latent Dirichlet Allocation 和 word2vec 的混合体 Christopher Moody 的 lda2vec 的 TensorFlow 实现，Latent Dirichlet Allocation 和...
lda2vec模型代码举例
weixin_42610010的博客
01-12 483
LDA2vec是一种将词嵌入与主题嵌入相结合的话题模型。它使用了LDA(Latent Dirichlet Allocation)和word2vec中的词嵌入技术。 下面是一个简单的LDA2vec模型代码示例: from gensim.models import Lda2Vec # Prepare the data texts = [['this', 'is', 'a', 'good', 'exa...
论文研究-基于LDA和word2vec的英文作文跑题检测.pdf
07-22
针对目前国内的英语作文辅助批阅系统缺少准确而高效的跑题检测算法的问题，提出了一种结合LDA和word2vec的跑题检测算法。该算法利用LDA模型对文档建模并通过word2vec对文档进行训练，利用得到的文档主题和词语之间的语义关系，对文档中各主题及其特征词计算概率加权和，最终通过设定合理阈值筛选出跑题作文。实验中通过改变文档的主题数而得到不同的F值，确定了最佳主题数。实验结果表明，所提出的方法比基于向量空间模型的方法更具有效性，可以检测到更多的跑题作文，并且准确率较高，F值达到89%以上，实现了作文跑题检测的智能化处理，可以有效地应用在英语作文教学中。
lda2vec
02-20
lda2vec：解释自然语言的工具 lda2vec模型试图将word2vec和LDA的最佳部分混合到一个框架中。 word2vec捕获了单词之间的强大关系，但是生成的向量在很大程度上无法解释，并且不表示文档。 另一方面，LDA可以被人类很好地解释，但是不能像word2vec这样对本地单词关系进行建模。 我们构建了一个模型，该模型可以构建单词和文档主题，使其可解释，使主题遍历客户，时间和文档，并使它们成为受监管的主题。 警告：此代码是一系列实验。 它是研究软件，我们尝试简化修改lda2vec并使用您自己的自定义主题模型的过程。 但是，它仍然是研究软件。 我不会在Windows的生产环境中运行它，只有在您认为word2vec和LDA都不足，并且您想修改自己的炫酷模型后，才使用它：)那就是说，我不想阻止实验：这里有一些有限的文档，少量的单元测试以及一些入门的交互式示例。 资源 参见研究论文
领域关键词抽取_结合LDA与Word2Vec.caj
09-08
随着互联网与信息技术的发展，大数据分析成为目前热门话题之 一。大数据分析主要从海量数据中提取有意义的信息作为数据特征， 通过分析已有数据的特征，实现数据的归纳分析，预测数据集的发展 方向。自然语言处理是实现文本信息智能分析的一项重要研究工作。 对特定领域内文本的分析，可以获取该领域内的重要信息，以及实现 对该领域发展方向的预测。 针对财经领域而言，分析财经领域内海量的文本信息，可以了解 经济发展的前景，实现对经济发展的预测。中文文本分析主要是文本 的分类、聚类等工作，依赖于对文本中词汇的分析。从文本词汇集中 提取主要的信息是分析文本的基础工作。关键词是文本数据的重要特 征，是分析文本数据的重
lda2vec ppt
07-26
The lda2vec model tries to mix the best parts of word2vec and LDA into a single framework. word2vec captures powerful relationships between words, but the resulting vectors are largely uninterpretable and don't represent documents. LDA on the other hand is quite interpretable by humans, but doesn't model local word relationships like word2vec. We build a model that builds both word and document topics, makes them interpreable, makes topics over clients, times, and documents, and makes them supervised topics.
LDA2vec: LDA + word2vec 资源文件介绍
最新发布
gitblog_06572的博客
10-31 294
LDA2vec: LDA + word2vec 资源文件介绍 【下载地址】LDA2vecLDAword2vec资源文件介绍分享 LDA2vec 是一种结合了 LDA（Latent Dirichlet Allocation）和 word2vec 的主题模型算法。该模型由 Christopher Moody 在 2016 年...
lda lda2vec
qq_34438672的博客
02-18 541
转载：：：：https://blog.youkuaiyun.com/a602232180/article/details/78586690?utm_source=distribute.pc_relevant.none-task lda2vec
word2vec/LDA
weixin_42263508的博客
11-05 518
用gensim做LDA实践之文本分类 https://blog.youkuaiyun.com/tianbwin2995/article/details/51768574 使用中文维基百科语料库训练一个word2vec模型 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_29957455/article/details/81432846 对电影评论进行情感分析之文本数据的准备(一) https://bl...
LDA主题模型、Word2Vec
huiqin08的博客
05-07 1万+
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/huagong_adu/article/details/7937616背景隐含狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型即从所给文档中挖掘潜在主题。LDA的出现是为了解决类似TFIDF只能从词频衡量文档相似度，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的情形： 乔布斯、苹果。LDA通常用
LDA2vec源码阅读
using namespace 数学工具构造器;
11-09 843
特别注意spacy的版本是1.9 用preprocess函数进行预处理 20newsgroups/train.py:8 data = np.load('data.npy') # (1023189, 12) unigram_distribution = np.load('unigram_distribution.npy') # (7460, ) word_vectors = np.load('word_vectors.npy') # (7460, 50) doc_weights_init = np.lo
评论 5
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