# 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
随着人工智能/机器学习的兴起，Python作为一门“漂亮的语言”，再次获得广大程序员的关注。而JetBrains出品的PyCharm无疑是最好用的Python IDE之一。俗话说“工欲善其事，必先利其器”，把自己的IDE配置得既有逼格又好看，这是每个Python程序员必备的技能。PyCharm，Python开发利器！第一步，换成深色背景，保护视力PyCharm默认的背景是白色的，比较刺眼。还是换成
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
文章目录1、知道LDA的特点和应用方向1.1、特点1.2、应用方向2、知道Beta分布和Dirichlet分布数学含义3、了解共轭先验分布4、知道先验概率和后验概率5、知道参数α值的大小对应的含义6、掌握LDA主题模型的生成过程7、知道超参数α等值的参考值8、LDA总结 1、知道LDA的特点和应用方向1.1、特点知道LDA说的降维代表什么含义：将一篇分词后的文章降维为一个主题分布（即如20个特征
文章目录PART1：安装Stanford NLPPART2：安装过程问题1）安装包问题2）路径设置3）环境变量PART3：词性标注测试 官网下载：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html#downloadcoreNLP是斯坦福大学开发的一套关于自然语言处理的工具(toolbox)，使用简单功能强大，有：命名实体识别、词性标注、
本章主要实战目的是对京东平台上的热水器评论进行文本挖掘分析，包括分析其用户情感倾向、从评论文本中挖掘出该品牌热水器的优点与不足和提炼不同品牌热水器的卖点。 本文主要包括以下几个部分：评论数据抽取评论预处理模型准备模型构建总结评论数据抽取评论数据抽取旨在选择某一个具体品牌进行评论分析，按照书中步骤选择抽取美的品牌的评论数据。 代码如下：import pandas as pd
inputfile=
知识主题间先序关系挖掘麻珂欣1,2,魏笔凡1,2,马杰1,2,刘均1,2,黄毅3,胡珉3,冯俊兰31西安交通大学计算机科学与技术学院，陕西西安7100492陕西省天地网技术重点实验室，陕西西安7100493中国移动研究院，北京100032摘要：先序关系指知识主题之间学习的先后依赖关系。已有的先序关系挖掘方法大多是流线型的方式，易导致错误累计，且严重依赖可能导致错误先序关系的超链接。为了解决以上问题
原创
2021-04-06 22:40:46
450阅读
简介所谓分析，通常都是指从数据中获取“信息”。近来，随着数据迅猛增长——其中绝大多数数据是非结构的，要想获得相关想要的信息变成越来越困难。庆幸地是，与此同时出现了一些强大的方法来帮助我们从这些数据中抽取出我们想要的信息。文本挖掘领域中这样相关的一种技术是主题建模。正如其名，主题建模能够从一个文本对象中自动识别它的主题，并且发现隐藏的模式。这些能够帮助做出更好的决策。主题建模和那些基于规则的文本挖掘
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2023-08-30 09:40:27
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文章目录前言一、明确一个大方针二、分析网页1.查看页面结构三、开始动手吧1.获取网页信息2.获取图片地址3.全部代码总结 前言本案例仅用于技术学习每天与电脑为伴，天天看着默认的桌面屏幕，作为喜新厌旧的我怎么能忍？搜索桌面壁纸，随意的挑选了一个网址，开始爬取图片之旅。一、明确一个大方针中心主旨还是获取网页信息—提取图片信息—保存图片 使用到的库有requests，获取网页信息，BeautifulS
对于海量未知内容文本的挖掘，主题分析是一个常见的技巧，在主题模型中，主题表示一个概念、一个方面，表现为一系列
原创
2021-09-07 09:58:41
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1.背景介绍文本挖掘是一种通过对文本数据进行挖掘和分析来发现隐藏知识和模式的方法。它广泛应用于各个领域，如自然语言处理、数据挖掘、信息检索等。文本聚类和主题模型是文本挖掘中两个核心技术，它们可以帮助我们对文本数据进行有效的分类和主题分析。文本聚类是指将文本数据分为多个组别，使得同组内的文本相似度高，同组间的文
一、准备阶段：（1）打开cmd，pip安装jieba（pip install jieba）（2）打开python安装目录的Lib->site-packages->jieba，打开dict.txt，可以看到这是jieba模块的词典： 每三个为一组，分别是：词、词频、词性，关于词性的对照表见附录。二、编写代码：1、准备阶段：i
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2023-08-17 13:38:25
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两种办法，一种是用百度的API，效果还可以，不过好像每天有50次的调用的限制from aip import AipImageClassify
import cv2
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 'X'
API_KEY = 'X'
SECRET_KEY = 'XX'
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_
引言 近年来涌现出越来越多的非结构化数据，我们很难直接利用传统的分析方法从这些数据中获得信息。但是新技术的出现使得我们可以从这些轻易地解析非结构化数据，并提取出重要信息。 主题模型是处理非结构化数据的一种常用方法，从名字中就可以看出，该模型的主要功能就是从文本数据中提取潜在的主题信息。主题模型不同于其他的基于规则或字典的搜索方法，它是一种无监督学习的方法。 主题可以由语料库中的共现词项所定义，一
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2023-08-22 14:02:10
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Jupyter Notebook 想必大家都不陌生了，数据分析或机器学习数据探索时特别方便。最近对它的颜值越来越不满意，尤其是晚上，感觉很刺眼，于是就换个暗点的主题。可能有同学还不了解 Jupyter Notebook 可以换主题，这里就简单介绍一下，下面我列出了常用的几个主题效果。如果有喜欢的可以安装试试，如无，可 Ctrl + w 文章目录技术提升安装主题库查看可用主题切换主题tips 技术提
主题建模可以帮助开发人员直观地理解和探索数据，以便更好地挖掘语料库中的主题。成功的主题建模需要多次迭代：清洗数据、读取结果、相应地调整预处理并重试。本文通过分析国家领导人从2014年到2021年的新春贺词的主题，对文本数据进行预处理，建立主题模型，模型验证，模型可视化等操作，最后通过主题模型总结出从中获得的信息。具体实现过程如下：1、数据预处理本文的文本数据为国家领导人从2014年到2021年的新
图像主色提取算法我们在网易云上听歌, 略加设置就能在能看到这样的效果:网易云是怎么提取出专辑封面主要颜色的呢 首先, 我们需要思考如何表示一张图片. 图片是由一系列像素点组成的, 最简单的表示图片的方法就是用位图, 也即记录下每个像素点的 rgb 来表示 所以我们可以用一个 width * height * 3 的数组来表示一张图片, 其中 width 和 height 分别表示宽高, 3 代表
主题建模是一种无监督的机器学习方法，它帮助我们发现文档(语料库)中隐藏的语义结构，它使我们能够快速的发现文档中
机器学习入门：主题模型1、实验描述本实验是关于主题模型LDA的，首先介绍了LDA的应用方面有哪些？然后通过以python编程方式调用LDA相关的API，实现对LDA自带数据集的文档主题的分析，并将最终结果可视化。实验时长：45分钟主要步骤：
导入实验相关的包加载lda数据集观察数据样本利用特定的样本做测试创建LDA模型分析文档的主题分布计算对应主题的TOP N单词结果展示2、实验环境虚拟机数
