初試主題模型LDA-基於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題模型，用來從大量文檔中提取出最能表達各個主題的一些關鍵詞，具體算法原理可參閱KM上相關文章。筆者因業務需求，需對騰訊微博上若干賬號的消息進行主題 ...
原文：python應用：主題分類（gensim lda）
安裝第三方包：gensim 首先，執行去停詞操作 去除與主題無關的詞 然后，執行主題分類操作 注意：上述主題分類，僅使用lda模型 根據頻數計算 也可混合使用tf idf模型XX topic下代碼改為如下即可： 或 常用方式為方式一，作者暫時為弄清楚這兩種方式的區別，后期將會繼續完善 ...
2018-06-04 21:31 0 5156 推薦指數：
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Python代寫LDA主題模型算法應用
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5318 在這篇文章中，我將介紹用於Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安裝和基本用法。我不會在這篇文章中介紹該方法的理論基礎。然而，這個模型的主要參考，Blei etal 2003 ...
python應用主題模型——lda，牛刀小試
說明： 1.數據來源：WoS文獻數據 2.python讀取excel中存儲的數據 3.通過分句、分詞、去停用詞、詞形還原分析TI（篇名）與AB（摘要）中的文本 4.lda可采用的庫有sklearn，gensim（本文采用的這個）等；sklearn基於EM算法，gensim基於Gibbs采樣 ...
文本主題抽取：用gensim訓練LDA模型
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