1．语义知识在文本聚类中的应用
1.1.为什么要引入语义知识
1、聚类是一种无监督的学习方法；
 
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2024-07-29 16:10:52
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主题机制使得开发人员可以很轻松地对页面的设置实现更多的选择。它在处理主题的设置时提供了清晰的目录结构，提供了良好的扩展性。因此使用主题可以提高设计和维护网站的效率。主题是有关页面和控件的外观属性设置的集合，由一组元素组成，包括外观文件、级联样式表（CSS）、图像和其他资源。主题至少包含外观文件（.skin文件），主题是在网站或Web服务器上的特殊目录中定义的，一般把这个特殊目录称为专用目录，目录的
平台及工具语言：python 平台：anaconda+jupyter notebook 语料库：近三百篇英文文献的摘要主要代码首先，# pandas处理csv数据import pandas as pd
df = pd.read_csv("abs_all.csv",error_bad_lines=False,encoding='gb18030')
df.head()输出： 文本预处理def lemm
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2024-08-23 15:46:47
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何谓“主题”呢？望文生义就知道是什么意思了，就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想。不过从统计模型的角度来说， 我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的，并认为一篇文章、一段话、一个句子是从一个概率模型中生成的。 D. M. Blei在2003年（准确地说应该是2002年）提出的LDA（La
作者：苏格兰折耳喵—————————————————————————————————————————————————————
对于当下共享单车在互联网界的火热状况，笔者想从大数据文本挖掘的角度来做一番分析，主要是从海量的文本数据中找到有价值的讯息和观察视角，透过文本挖掘了解共享单车相关的热门话题和潜在趋势。
Note:本文写于2017.07,那个时候，共享单车界算是“那时花开月正圆”，局势还
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2024-06-04 11:29:02
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# R语言LDA主题数量确定的代码实现
## 导言
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，广泛应用于文本挖掘、信息检索等领域。在实际应用中，如何确定合适的主题数量是一个重要的问题。本文将向你介绍如何使用R语言实现LDA主题数量的确定，帮助你快速上手。
## 整体流程
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-09 10:19:26
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本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。通过本文你可以了解到：文本挖掘的基本流程LDA主题模型算法K-means算法Spark平台下LDA主题模型实现Spark平台下基于LDA的K-means算法实现1.文本挖掘模块设计1.1文本挖掘流程文本分析是机器学习中的一个很宽泛的领域，并且在情感分析、聊天机器人、垃圾邮件检测、推荐系统以及自然语言
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2024-08-01 21:07:40
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基础知识：LDA: latent dirichlet allocation ，又名潜在狄利克雷分布，是非监督机器学习技术，用于识别文档集中潜在的主题词信息。主要思想：采用词袋方法，将每一篇文档视为词频向量，将文本信息转换为数字信息，没有考虑词与词之间的顺序。每一篇文档代表了一些主题所构成的概率分布，每一个主题又代表了很多单词所构成的概率分布。文档主题生成模型：即三层贝叶斯概率模型，包含词
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2024-06-07 09:05:23
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这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型：隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)。1. LDA贝叶斯模型LDA是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”，“数据（似然）”和"后验分布"三块。在贝叶斯学派这里：先验分布 + 数据（似然）= 后验分布 这点其实很好理解，因为这符合我们人的思维方式，比如你对好人和坏人的认知，先验分布为：100
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2024-04-26 21:24:04
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本地事务ACID大家应该都知道了，统一提交，失败回滚，严格保证了同一事务内数据的一致性！而分布式事务不能实现这种ACID，它只能实现CAP原则里的某两个，CAP也是分布式事务的一个广泛被应用的原型，CAP(Consistency, Availability, Partition Tolerance), 阐述了一个分布式系统的三个主要方面, 只能同时择其二进行实现. 常见的有CP系统
一、简要概述LDA主题模型的核心思想：1、LDA理念在LDA中，假设一篇文章对应一个或多个主题，一个主题对应一个单词分布。现给定“文章”，我们可以根据这些“文章”，利用LDA算法求得各个文章的“主题”，其中“主题的个数”由作者自定义。LDA算法属于unsupervised learning，利用LDA算法求解主题的思路如下： 由于一篇文章对应一个或多个主题，一个主题对应一个单词分布，因此，我们可知
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2024-03-04 21:15:05
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LDA主题模型+TF/IDF gensim实现 2020年8月7日，上班无事，写博客打发时间，我的第一篇博客 数据的清洗和LDA和TF/IDF的实现，原理写起来太长了，懒得写了文本预处理 当我们拿到文本数据时，我们需要将其转化为词袋，才能进行标准化处理，但是往往在这些数据中存在着一些噪音数据，如“的、我、吗、需要”这些对我们结果没有意义的词语，同时在进行切词时可能将一个词切成多个，如将“泸
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2024-08-16 07:45:41
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主题模型LDA原理LDA也称为隐狄利克雷分布，LDA的目的就是要识别主题，即把文档—词汇矩阵变成文档—主题矩阵（分布）和主题—词汇矩阵（分布）。 文档生成方式按照先验概率$P(d_{i})$选择一篇文档$d_{i}$从狄利克雷分布$\alpha$中取样生成文档$i$的主题分布$\theta_{i}$，换言之，主题分布$\theta_{i}$由超参数$\alpha$的狄利克雷分布生成从主题
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2024-05-08 13:53:14
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LDA参数
LDA求参推导中国科学技术信息研究所徐硕老师的PDF，对LDA,TOT,AT模型如何使用gibbs sampling求参进行了细致推导，并依据求参结果给出伪代码。参数alpha和beta的选择alpha是一个对称的Dirichlet分布的参数，值越大意味着越平滑（更正规化）。When a is less than 1, the prior distribution is peaked,
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2024-08-23 13:28:55
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1. LDA基础知识LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型。LDA一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。LDA是一个生成模型，可以用来生成一篇文档，生成时，首先根据一定的概率选择一个主题，然后在根据概率选择主题里面的一个单词，这样反复进行，就可以生成一篇文档；反过来，LDA又是一种非监督机器学习技术，可以识别出大规模文档集或语料库中的主题。LD
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2024-03-22 07:11:08
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最近总是遇到主题模型LDA（Latent Dirichlet Allocation），网上的博客写的天花乱坠而不知所以然，无奈看了最厚的《LDA数学八卦》，观完略通一二，记录于此~顺便放两张遇到的图，挺有意思的，共勉吧： 主题模型 首先我们来看什么叫主题模型~我们来考虑一个问题：判断文本相关程度。怎么判断呢？是看相同词语出现的次数来判断吗？显然这太草率了。从内容角度来讲，只要两篇文章的主
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2024-03-14 14:38:35
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主题模型 LDA 入门（附 Python 代码）
一、主题模型在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。 主题可以被定义为“语料库中
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2023-10-24 22:38:14
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作者：郑培引言主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在工业界和学术界都获得了非常多的关注。在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。Latent Dirichlet Allocation（LD
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2024-03-07 16:20:03
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1.评论数据 首先基于python抓取了评论数据，并存储与csv文件中，打开文件，去除重复的评论 2.机械压缩去词 （1）机械压缩去词的思想例如“非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好”以及“好呀好呀好呀好呀好呀好呀好呀好呀”这一类是存在连续重复的语料，也是最常见的较长的无意义语料。是需要删除的。（2）
一致性哈希（不设置虚拟节点）首先放不设置虚拟节点的代码，可以看见删除掉某个节点时很容易引起雪崩效应，代码如下。"""对一致性hash进行学习，构造没有vnode的hash，增加和删除节点以进行观察，会产生对应的雪崩效应"""
from zlib import crc32
import memcache
class conhashnorep(object):
def __init__(se
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2024-10-09 12:38:29
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