按照wiki上的介绍，LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，是一种主题模型，它可以将文档集 中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，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。同时，它是一种典型的词袋模型，即一篇文档是由一组词构成，词与词之间没有先后顺序的关系。此外，一篇文档可以包含多个主
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2024-05-06 15:37:51
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本文主要介绍文本挖掘的常见方法，主要包括词频分析及wordcloud展现、主题模型、文本分类、分类评价等。分类主要包括无监督分类（系统聚类、KMeans、string kernals），有监督分类（knn、SVM）。 一、文本挖掘概念 (Text Mining)或文本知识发现(Knowledge Discovery in Text)。 文本挖掘主要过程：特征抽取、特征选择、文本分类、
目录一、任务描述1.项目背景2.项目内容3.项目意义二、数据来源三、模型实现1.TFIDF实现关键词提取2.TextRank 实现关键词提取 3.NMF实现关键词提取4.NMF文档聚类实现5.LDA实现关键词提取6.LDA文档聚类实现 四、结果分析及可视化展示1.时间对比2.结果对比 3.聚类结果可视化展示 a)LDAb)NMF五、总结1.基于统计
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2024-05-03 16:33:01
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098 | LDA变种模型知多少我们在之前的分享中曾经介绍过文本挖掘（Text Mining）中的重要工具LDA（Latent Diriclet Allocation）的基本原理。在文本挖掘中，有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息，而不依赖任何提前标注（Labeled）的信息。也就是说，我们希望能够利用文本挖掘技术来对无标签的数据进行挖掘，这是典型的无监督学习。LDA就是一个出色的
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2024-04-30 16:43:47
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2008-11-16 20:21
发信人: pennyliang (pennyliang), Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。 rocchio算法，读作“Rockey-O”。 LDA，就是将原来向量空间的词
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2023-10-31 14:52:31
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本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第15章的数据——《电商产品评论数据情感分析》做的分析。旨在回顾对评论文本数据的处理和建模方法。1 挖掘背景与目标 对京东平台上的热水器评论进行文本挖掘分析，挖掘建模如下：1）分析某一个品牌热水器的用户情感倾向2）从评论文本中挖掘出该品牌热水器的优点和不足3）提炼不同品牌热水器的卖点2 数据探索与预处理2.1 数据筛
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2024-05-23 10:17:12
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文本挖掘是大数据应用的十分关键的技术之一，对网络上海量的User generatedContent进行商业分析大多离不开对于文本的处理。对文本进行分析分为有监督的方法和无监督的方法。这里涉及了两个概念，“有监督”和“无监督”或许让对数据挖掘没有太深入基础的朋友们有点恍惚，说简单了，有监督方法就是用户预先给出一些学习的实例，对文本内容进行标注，然
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2024-08-22 15:17:15
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特征选择有很多方法，看了很多资料后，我总结了以下几种，以后有新内容会随时修改1.DF——基于文档频率的特征提取方法概念：DF（document frequency）指出现某个特征项的文档的频率。步骤：1).从训练语料中统计出保函某个特征的文档频率（个数） 2).根据设定的阈值（min&max），当该特征的DF值小于某个阈值时，去掉。因为没有代表性。当该特征的DF值大于某个
LDA是一种文档主题生成模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。LDA是一种典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的
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2024-05-08 23:17:06
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文本挖掘 – Text mining一、什么是文本挖掘？二、文本挖掘的5个步骤三、7种文本挖掘的方法 网络上存在大量的数字化文本，通过文本挖掘我们可以获得很多有价值的信息。本文将告诉大家什么是文本挖掘，以及他的处理步骤和常用的处理方法。 一、什么是文本挖掘？每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息回老家
摘要：用Python做文本挖掘的流程收集数据 数据集。如果是已经被人做成数据集了，这就省去了很多麻烦事 抓取。这个是 Python 做得最好的事情，优秀的包有很多，比如 scrapy，beautifulsoup 等等。 预处理(对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文) 去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。结合 beautifulsoup 和正则表达式就可以了
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2023-08-30 22:22:43
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一、获取文本 我们获取网络文本，主要是获取网页HTML的形式。我们要把网络中的文本获取文本数据库(数据集)。编写爬虫（Spider）程序,抓取到网络中的信息。可以用广度优先和深度优先；根据用户的需求，爬虫可以有垂直爬虫和通用爬虫之分，垂直爬取主要是在相关站点爬取或者爬取相关主题的文本 ，而通用爬虫则一般对此不加限制。爬虫可以自己写，当然现在网络上已经存在很多开源的爬虫系统（比如Python的
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2024-01-30 21:26:37
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数据挖掘（一） TF-IDF算法的python实现语句的主题词提取技术 TF-IDF1、什么是情报的主题词2、为什么要进行主题词的提取3、如何进行主题词的提取3.1 算法思路3.2 算法实现3.2.1 读取数据与预处理3.2.2 词频统计3.2.3 TF-IDF算法主体主函数显示结果 语句的主题词提取技术 TF-IDF1、什么是情报的主题词对于一段话，具有表征它描述内容的，可以称之为主题词。 这
#-*- coding:utf-8 -*-
import logging
import logging.config
import ConfigParser
import numpy as np
import random
import codecs
import os
from collections import OrderedDict
#获取当前路径
path = os.getcwd()
#
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2024-07-06 08:50:12
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# Python文本挖掘入门
文本挖掘（Text Mining）是一门涉及从非结构化文本数据中提取有用信息的技术。随着互联网的发展和大量数字化文本数据的产生，文本挖掘在各个领域中得到了广泛应用，如情感分析、舆情监测、文本分类等。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的文本挖掘工具和库，方便开发者进行文本挖掘任务。
本文将介绍Python中常用的文本挖掘技术和库，并通过实例
原创
2023-09-10 11:58:08
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俗话说“庙小妖风大，水浅王八多”，作为一名自然语言处理的水货研究生，通常只是对论文有着一知半解的了解，然而因为毕竟人老了年纪大容易忘事，有时候还是想把这一知半解的想法用文字写出来，以便之后回顾，看官勿喷，水货要开始动笔了。 文本建模是自然语言处理领域中很基础的内容，而且也已经被研究了千万遍，这个系列我主要的思路是从LSA->pLSA->unigram model ->L
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2024-05-09 11:04:22
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上一节详细介绍了什么是LDA，详细讲解了他的原理，大家应该好好理解，如果不理解，这一节就别看了，你是看不懂的，这里我在简单的叙述LDA的算法思想：首先我们只拥有很多篇文本和一个词典，那么我们就可以在此基础上建立基于基于文本和词向量联合概率（也可以理解为基于文本和词向量的矩阵，大家暂且这样理解），我们只知道这么多了，虽然知道了联合概率密度了，但是还是无法计算，因为我们的隐分类或者主题不知道啊，在LS
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2024-04-25 10:56:40
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项目原理概述
利用sqoop将数据从MySQL导入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb实现对输入数据进行聚类,并将结果更新到数据库中。数据流向图如下mahout算法分析输入数据格式 为<IntegerWritable, VectorWritable>的matrix矩阵,key为待聚类文本的数字编号，value为待聚类文本的单词向量V
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2024-03-17 14:53:45
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近期热播的电视剧《楚乔传》即将迎来收尾，观众在网络中的讨论声一直高涨不减，尤其是对里面“谍纸天眼”的热情丝毫不亚于当年的“洪荒之力”。“谍纸天眼”的主要职能就是为国家（皇帝）进行情报搜集、分析处理，并执行一些秘密任务。分布在天下各个角落的谍者将搜集的军事、门阀、官员和民情等各类情报送到谍纸楼进行分析处理并存档，然后再将结果交给上层管理者或等其需要的时候随时调取
# Python LDA主题挖掘
随着信息时代的发展，海量的数据使我们在获取知识时面临了许多挑战。如何从大量的文本中提取出有意义的主题？这正是主题模型（Topic Model）所要解决的问题。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题建模算法。本文将带你深入理解LDA，并通过Python代码示例来展示其基本用法。
## 一、什么是LDA？
LDA是一种生
原创
2024-09-03 07:09:58
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