初试主题模型LDA-基于python的gensim包
http://blog.csdn.net/a_step_further/article/details/51176959 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 ...
原文：python应用：主题分类（gensim lda）
安装第三方包：gensim 首先，执行去停词操作 去除与主题无关的词 然后，执行主题分类操作 注意：上述主题分类，仅使用lda模型 根据频数计算 也可混合使用tf idf模型XX topic下代码改为如下即可： 或 常用方式为方式一，作者暂时为弄清楚这两种方式的区别，后期将会继续完善 ...
2018-06-04 21:31 0 5156 推荐指数：
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=5318 在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而，这个模型的主要参考，Blei etal 2003 ...
python应用主题模型——lda，牛刀小试
说明： 1.数据来源：WoS文献数据 2.python读取excel中存储的数据 3.通过分句、分词、去停用词、词形还原分析TI（篇名）与AB（摘要）中的文本 4.lda可采用的库有sklearn，gensim（本文采用的这个）等；sklearn基于EM算法，gensim基于Gibbs采样 ...
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