# Python提取LDA主题
## 1. 引言
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的概率图模型，广泛应用于文本挖掘、信息检索等领域。本文将教会你如何使用Python来提取LDA主题。
## 2. 整体流程
下面是提取LDA主题的整体流程，我们将通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理
原创
2024-01-05 09:53:08
181阅读
前言对论文（stm: An R Package for Structural Topic Models）中 stm 模型的工作流进行梳理，总体结构参考论文原文，但对部分代码执行的顺序提出个人想法。因时间有限，存在未能解决的问题（如选择合适的主题数、论文后半部分梳理过于简略等），后续有时间将会补充。 若有朋友能提出有效的修改建议和解决方案，博主将在第一时间做出反馈。最后，希望对使用STM结构主题模型
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_
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2023-09-25 18:47:44
284阅读
# Autor cf
#!/usr/bin/env Python
# coding=utf-8
'''
1、从csv或xlsx中读数据
2、使用sklearn库
'''
import pyLDAvis.sklearn
import pyLDAvis
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVect
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2024-05-07 15:59:30
59阅读
作者：Kung-Hsiang, Huang编译：ronghuaiyang导读LDA是文档分类上的经典算法，如何应用到推荐系统上，大家可以看看。 Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种无监督发现语料库底层主题的主题建模算法。它已被广泛应用于各种领域，特别是在自然语言处理和推荐系统中。这篇博文将带你从LDA的概况介绍到详细的技术说明，最后我们将讨论LDA在推
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2024-08-23 16:21:52
37阅读
一、功能描述 Python 已成为当前最热门的编程工具之一，在数据分析、爬虫、机器学习、Web 开发等领域 有着广泛的应用。LDA 也称为隐狄利克雷分布，LDA 目的是识别主题，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）。本设计具体功能如下： 1.Selenium 爬取知网“Python”主题、类别为“核心期刊”论
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2023-07-07 17:11:07
230阅读
上个学期到现在陆陆续续研究了一下主题模型（topic model）这个东东。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。潜在狄立克雷分配（LDA）是最简单的主题模型 D. M. Blei在2003年（准确地说应该是200
数据科学老师布置任务，使用LDA写一个针对网页的主题提取实验。下面我把代码贴上，把所需要的文件传上。# !/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npfrom gensim import corpora, models, similaritiesfrom pprint import pprintimport tim...
原创
2021-07-09 14:14:54
2305阅读
数据科学老师布置任务，使用LDA写一个针对网页的主题提取实验。下面我把代码贴上，把所需要的文件传上。# !/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npfrom gensim import corpora, models, similaritiesfrom pprint import pprintimport tim...
原创
2022-02-03 10:57:53
2090阅读
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目录一、使用sklearn里面的LatentDirichletAllocation做主题挖掘二、使用gensim的ldamodel做主题挖掘三、如何将结果可视化四、如何确定主题数4.1 观察可视化图形4.2 使用模型检验指标判断 这一步的实现是建立在分词工作已经做好了的基础上，具体方法可以参考我之前的文章，这里不再重复说明。这里介绍两种方法，两种方法都好用，看你习惯哪种了。一、使用sklearn
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2024-03-21 22:49:01
665阅读
LDA主题提取时最佳主题数如何确定 python
在自然语言处理（NLP）中，主题建模是一项重要技术，其中潜在狄利克雷分配（LDA）是一种常用的方法。LDA可以帮助从大规模文本数据中提取潜在主题，以便更好地理解文档的内容。然而，确定最佳主题数这个问题常常让很多数据科学家和开发者感到困惑。
> 关于业务影响分析，确定LDA模型的最佳主题数对于理解用户需求，提高内容推荐系统的准确性至关重要。例如，
（一）LDA作用
传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。
举个例子，有两个句子分别如下：
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2024-01-16 11:27:39
61阅读
[ 摘要 ]本文就“
启发式搜索算法引论
------A*
算法理论与实践
”
一文中的最优解提取算法的不足处进行了改进，提出了一个通用的
A*
算法的最优解提取算法。
[ 关键词 ]
A*
，最优解提取，
AS2
前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。 主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。主题
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2024-02-22 15:41:03
146阅读
# 使用Python实现LDA主题建模：从新手到入门
在数据挖掘和自然语言处理的领域，主题建模是一种重要的技术，而LDA（Latent Dirichlet Allocation）是其中最常用的算法之一。本文将帮助你理解如何在Python中实现LDA主题建模。整个流程将分为几个步骤，每个步骤都将详细说明所需的代码及其含义。
## 流程步骤
下面是实现LDA主题建模的一般流程：
| 步骤 |
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
322阅读
介绍性的讲解在此不多讲，本文主要讲主题模型LDA的原理。我们可以从生成模型思考一下，一篇文章由文档进而生成文字，是怎样的一个概率过程呢。在主题模型中，文档“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”。按照该思路，文档中词语出现的概率为： &
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2023-11-01 15:40:53
96阅读
上个学期到现在陆陆续续研究了一下主题模型（topic model）这个东东。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（Latent Dirichl
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2023-06-02 16:28:26
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LDA全称为Latent Dirichlet Allocation，是现在文本分析中经常用到的也特别受欢迎的一种概率性主题模型。目前主要文本分类，同时在NLP领域也有十分重要的应用。LDA模型的常见用途LDA的作用就是根据每个文档的用词用句规律，找出文档背后隐藏的多个主题。简单来说，我们人类写文章都是根据主题来创作，而LDA就是根据已写好的文章来反推出主题。通过LDA可以摒弃其他信息，然后提取出重
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2023-05-23 15:14:57
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主题模型+TF-IDF提取文本的关键词前言理论代码0. 加载依赖包1. 主题模型类定义2. 数据预处理3. 构建关键词字典，提取给定数据集的关键词4. 主函数入口备注结论 前言如题，本文是LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的第二篇，第一篇是 折肘法+困惑度确定LDA主题模型的主题数。在上一篇文章中，简单介绍LDA模型的概念和LDA主题模型的主题数的确定方法-
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2023-10-01 16:40:01
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