Gensim LDA主题模型实验
本文利用gensim进行LDA主题模型实验，第一部分是基于前文的wiki语料，第二部分是基于Sogou新闻语料。 1. 基于wiki语料的LDA实验 上一文得到了wiki纯文本已分词语料 wiki.zh.seg.utf.txt，去停止词后可进行LDA实验。 同时gensim ...
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文本主题抽取：用gensim训练LDA模型
得知李航老师的《统计学习方法》出了第二版，我第一时间就买了。看了这本书的目录，非常高兴，好家伙，居然把主题模型都写了，还有pagerank。一路看到了马尔科夫蒙特卡罗方法和LDA主题模型这里，被打击到了，满满都是数学公式。LDA是目前为止我见过最复杂的模型了。 找了培训班的视频看，对LDA模型 ...
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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 ...
gensim LDA模型提取每篇文档所属主题（概率最大主题所在）
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[NLP]LDA主题模型的python实现
了stopwords.txt。 3、lda模型训练：这里经过了建立词典、转换文本为索引并计数、计算t ...
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LDA之主题模型代码实现流程
LDA代码流程: (1) 先对文档切词,然后对每个词语赋ID编号0~(n-1),计算共有n个词,m个文档 (2) 参数,变量设置: K 主题数 beta β alpha α iter_times 迭代次数 top_words_num 每个主题特征词个数 p,概率向量 ...