原文:sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主題分析

sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主題分析 利用一個demo學習使用TruncatedSVD做文本主題分析。 通過主題分析,我們可以得到一個語料中的關鍵主題,即各個詞語在主題中的重要程度,各個文章在各個主題上的傾向程度。並且可以根據它們,得到主題對應的關鍵詞以及代表性文本。 使用TF IDF對文本進行預處理,將文本化為向量的表示形式 TfidfVectorizer的基本用法以及對 ...

2020-08-31 20:10 0 450 推薦指數:

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文本主題模型之LDA(一) LDA基礎

    文本主題模型之LDA(一) LDA基礎     文本主題模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采樣算法     文本主題模型之LDA(三) LDA求解之變分推斷EM算法     在前面我們講到了基於矩陣分解的LSI和NMF主題模型,這里我們開始討論被廣泛使用的主題模型:隱含 ...

Wed May 17 22:37:00 CST 2017 93 131303
文本主題模型之LDA(一) LDA基礎

在前面我們講到了基於矩陣分解的LSI和NMF主題模型,這里我們開始討論被廣泛使用的主題模型:隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下簡稱LDA)。注意機器學習還有一個LDA,即線性判別分析,主要是用於降維和分類的,如果大家需要了解這個LDA的信息,參看之前寫 ...

Tue Dec 04 19:43:00 CST 2018 0 1151
文本主題模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采樣算法

文本主題模型之LDA(一) LDA基礎     文本主題模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采樣算法     文本主題模型之LDA(三) LDA求解之變分推斷EM算法     本文是LDA主題模型的第二篇,讀這一篇之前建議先讀文本主題模型之LDA(一) LDA ...

Thu May 18 18:43:00 CST 2017 172 36259
文本主題抽取:用gensim訓練LDA模型

得知李航老師的《統計學習方法》出了第二版,我第一時間就買了。看了這本書的目錄,非常高興,好家伙,居然把主題模型都寫了,還有pagerank。一路看到了馬爾科夫蒙特卡羅方法和LDA主題模型這里,被打擊到了,滿滿都是數學公式。LDA是目前為止我見過最復雜的模型了。 找了培訓班的視頻看,對LDA模型 ...

Sat May 18 00:07:00 CST 2019 2 8115
文本主題模型之非負矩陣分解(NMF)

    在文本主題模型之潛在語義索引(LSI)中,我們講到LSI主題模型使用了奇異值分解,面臨着高維度計算量太大的問題。這里我們就介紹另一種基於矩陣分解的主題模型:非負矩陣分解(NMF),它同樣使用了矩陣分解,但是計算量和處理速度則比LSI快,它是怎么做到的呢? 1. 非負矩陣分解(NMF)概述 ...

Fri May 05 22:19:00 CST 2017 13 18336
文本主題模型之潛在語義索引(LSI)

    在文本挖掘中,主題模型是比較特殊的一塊,它的思想不同於我們常用的機器學習算法,因此這里我們需要專門來總結文本主題模型的算法。本文關注於潛在語義索引算法(LSI)的原理。 1. 文本主題模型的問題特點     在數據分析中,我們經常會進行非監督學習的聚類算法,它可以對我們的特征數據進行非 ...

Thu May 04 22:40:00 CST 2017 42 25252
文本主題模型之LDA(三) LDA求解之變分推斷EM算法

文本主題模型之LDA(一) LDA基礎     文本主題模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采樣算法     文本主題模型之LDA(三) LDA求解之變分推斷EM算法     本文是LDA主題模型的第三篇,讀這一篇之前建議先讀文本主題模型之LDA(一) LDA ...

Mon May 22 20:20:00 CST 2017 92 19036
主題模型 利用gibbslda數據集主題抽樣

電子科技大學電子商務實驗室Kai Yip,歡迎同行指正,也歡迎互相指導,學習。 廣告打完,進入正題。 關於程序運行結果的分析請參照我的另一篇博客:http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3858705.html Gibbslda有很多版本,我所用的版本為C++版 ...

Sat May 10 20:52:00 CST 2014 3 3922
 
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