文本过滤当想找一些包含具体值的数据的时候，需要用到文本过滤。针对Object Title进行过滤，点击文本过滤器： 查看Title中有多少与美国有关的数据； 在文本过滤框输入USA,可以看到有935条匹配。还可以查看其他格式的数据，比如：输入(空格)USA(空格)看到匹配的记录有95条正则表达式匹配通过前面的实验可以看出，取值都是USA,却有不同的写法,这可能是因为数据录入问题，但这种情况不利于数
ldb文件在多用户环境下是非常重要得。该文件被 MS Jet DB Engine V4.0 用来确定被共享的数据库中哪条记录被锁定以及被谁锁定更多信息： .ldb 文件是由共享数据库的使用者自动创建以及删除得。.LDB 文件建立并存储计算机名、用户名以及放置扩展域锁的。.LDB 文件一般与 .MDB 同名，并且与 .MDB 文件在相同目录，在 .MDB 文件被打开时建立并锁定。举个例子，如果你打开
数据建模分层 Topic modeling is a type of statistical modeling for discovering the abstract “topics” in a collection of documents. LDA (Latent Dirichlet Allocation) is one of the most popular and widely use
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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朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是基于 贝叶斯原理 与 特征条件 独立假设的分类算法，对于给定的训练数据集，首先基于 特征条件 独立假设学习输入/输出的 联合概率分布 ，然后基于此模型，对给定的输入x，利用 贝叶斯定理 求出 后验概率最大 的输出y，朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常见的方法。 朴素贝叶斯(naive Bayes)算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失
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2024-07-08 10:17:38
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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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序工作中暂时不会用到LDA模型。不过空闲下来，学习学习，自娱自乐。LDA是generative model，这决定了这个模型的“世界观”。从LDA模型看来，文本是通过一种方式“产生”出来的。模型的理论，就是猜测文本产生的方式；模型的训练，就是给定产生方式后，通过样本，估计相关参数；模型的应用过程，就是确定了产生方式，并给定了模型参数，实际运行产生新的文本。Unigram模型最简单的一种模型。就是假
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2024-04-10 16:22:49
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http://leyew.blog.51cto.com/5043877/860255#559183-tsina-1-46862-ed0973a0c870156ed15f06a6573c8bf0前几天开始学习lda,走了不少弯路，对lda仍然是一头雾水。看了这篇文档以后总算明白lda是干啥的了 LDA（Latent Dirichlet Allocation）学习笔记最近在看LDA算法，经过
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2024-06-18 08:59:40
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5. LDA 文本建模5.1 游戏规则对于上述的 PLSA 模型，贝叶斯学派显然是有意见的，doc-topic 骰子θ→m和 topic-word 骰子φ→k都是模型中的参数，参数都是随机变量，怎么能没有先验分布呢？于是，类似于对 Unigram Model 的贝叶斯改造， 我们也可以如下在两个骰子参数前加上先验分布从而把 PLSA 对应的游戏过程改造为一个贝叶斯的游戏过程。由于&nb
论文名称：张雪松，贾彩燕.一种基于频繁词集表示的新文本聚类方法.研究对象中文语料库和英文语料库研究动机
一种基于语义距离的文档特征提取方法。首先利用基于语义距离的方法提取主题相关词，然后利用信息增益算法从主题相关词中提取出文档特征。该方法首先利用语义距离准确缩小特征范围，之后再利用信息增益算法高效地提取文档特征传统的文本聚类方法大部分采用基于词的文本表示模型，这种模型只考虑单个词的重要度而忽略了词
话题模型topic model是自然语言处理领域里面热门的一个技术，可以用来做很多的事情，例如相似度比较，关键词提取，分类，还有就是具体产品业务上的事了，总之可以干很多的事情。今天不会讲LDA模型的很多细节和原理，没有满屏的数学公式，只讲一讲LDA模型是个什么东西，简单的原理，用什么技术实现的LDA，以及LDA能做什么开发和LDA在实现中的一些问题。什么是主题对于一篇新闻报道，看到里面讲了昨天NB
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2024-08-28 20:22:54
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# 文本清洗在Python中的实现
文本清洗是数据预处理的重要一步，尤其在自然语言处理领域。它的主要目的是去除不相关或冗余的信息，以便为后续的分析和建模提供更高质量的数据。本文将详细介绍如何在Python中实现文本清洗这一过程。
## 流程概述
可以将文本清洗的步骤总结为以下几个重要阶段：
| 步骤 | 描述 |
| ------ |
# PyTorch文本清洗
## 引言
在自然语言处理（NLP）任务中，文本清洗是一个至关重要的步骤。它可以帮助我们去除噪声、标准化文本格式，从而提高模型的训练效果。在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch进行文本清洗，并提供一些代码示例和甘特图来帮助您了解整个过程。
## 文本清洗的步骤
文本清洗通常包括以下几个步骤：
1. **数据加载**：获取需要清洗的文本数据。
2. **去除
# 如何实现NLP文本清洗
在自然语言处理(NLP)的领域，文本清洗是一个关键的预处理步骤。它的目的是将原始文本转换为适合模型处理的格式。接下来，我们将详细介绍文本清洗的流程以及具体的实现步骤。
## 文本清洗的流程
以下是文本清洗的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -----------
“LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型，模型主要解决文档处理领域的问题，比如文章主题分类、文章检测、相似度分析、文本分段和文档检索等问题。LDA主题模型是一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题、文档三层结构，文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。它采用了词袋(Bag of Words)的方法，将每一篇文章视为一个词频向量，每一篇文档代表了一些主
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2023-07-31 21:53:21
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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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之前几篇文章讲到了文档主题模型，但是毕竟我的首要任务还是做分类任务，而涉及主题模型的原因主要是用于text representation，因为考虑到Topic Model能够明显将文档向量降低维度，当然TopicModel可以做比这更多的事情，但是对于分类任务，我觉得这一点就差不多了。 LDA之前已经说到过，是一个比较完善的文档主题模型，这次试用的是JGibbsLDA开源的LDA代码做L
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2024-05-08 20:33:20
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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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源代码下载：TDIDF_Demo.rar
声明：本文代码思路完全来自蛙蛙池塘的博客，只为技术交流用途，无其他目的 昨天有幸拜读了蛙蛙池塘的《蛙蛙推荐：蛙蛙教你文本聚类》这篇文章，受益匪浅，于是今天就动手尝试照着他的C#代码，用C++和STL标准
