NLP传统基础（2）---LDA主题模型---学习文档主题的概率分布（文本分类/聚类）
。 从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。 2、 ...
原文：基于LDA主题模型和SVM的文本分类
用LDA模型抽取文本特征，再用线性SVM分类，发现效果很差，F . 。 RandomForestClassifier的表现也比较差： 而随便用一个深度学习模型 textCNN,LSTM Attention 都能达到 . 的F ，而且还不用处理特征 不用分词。 说下具体流程：提取LDA特征时，需要CountVectorizer来先对文本进行向量化，首先需要对文本进行分词，考虑到样本数量较多 搜狐新闻 ...
2020-12-04 20:20 0 604 推荐指数：
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