目录 第一章 数据抓取与文本提取 1 1.1数据抓取 1 1.1.1网页链接定位 1 1.1.2 获取新闻信息 1 1.1.3 文件写入 1 1.1.4 爬取结果展示 2 1.2 分词 3 1.3 小结 3 第二章 共现矩阵与主题词分析 3 2.1 原理 3 2.1.1 简例 3 2.1.2 文本共现矩阵 4 2.2 核心代码 4 2.3 主题词分析 5 2.4 共现矩阵分析的优势与不足 5 第三
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2024-01-04 12:09:15
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随着用户需求日益多样化，运营商正在积极引入智能技术提供差异化的服务，向智能管道转型。然而在运营商同时运营着2G、3G、WLAN多张网络，并规划着建设4G的现实背景下，网络资源的配置、调度变得极为复杂。因此，如何处理好这些网络间的协同成了建设智能管道的一个热点问题。一、SON是必由之路业界普遍认为，多网协同需要网络具备自动感知和自动优化能力，因此采用自组织网络（SON）技术就成了必由之路。多网协同首
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2023-11-27 11:28:59
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LDA的概要简述LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型是一种文档生成模型，也是一种非监督机器学习技术，基于贝叶斯模型的一种方法。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。在LDA的理论当中一篇文档的主题构造过程如下所示，首先是以一定的概率选择文档当中的某个词，然后再在这个词下以一定的概率选出某一个主题，这样就生成了这篇文档的第一个主题。不断重复这个
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2024-05-09 07:54:13
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LDA是自然语言处理中非常常用的一个主题模型，全称是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation），简称LDA。作用是将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，然后通过分析分到同一主题下的文档抽取其实际的主题（模型运行结果就是一个索引编号，通过分析，将这种编号赋予实际的意义，通常的分析方法就是通过分析每个topic下最重要的term来进行总结归纳），根据主题分布进行
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2023-07-21 17:23:46
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LDA(latent dirichlet allocation)一种无指导的topic model，用于识别文档中包含的主题信息。按照图模型表示如下图：其中包含三个要素，每个要素及其对应的变量，对应于上图中的一个plate。
对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generative process）：
1. 对每一篇文档m，从主题分布中抽取一个主题参数/t
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2024-03-25 21:35:15
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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
LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的实际应用。在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类、分类、信息抽取和情感分析等。 例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本（即组成新闻的词），推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了
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2023-11-06 12:59:17
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1.1 配置ldap认证 官网地址：https://pypi.org/project/django-auth-ldap/1.3.0/ 1、django使用ldap认证需要安装下面两个模块（这里是在linux下测试的） 1.安装Python-LDAP（python_ldap-2.4.25-cp27-none-win_amd64.whl）pip install python_ldap-2
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2023-11-29 14:48:10
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10月5日，当我们还在享受愉快的国庆假期时，Python3.9 的完整版本出来了！很明显，这个版本标志着 Python 从旧路线进化到一条新路径的转折点。本文我们将重点介绍以下内容：1.Python 新路径 - 解析器更改 - 开发周期2.新功能 - 类型提示 - 字符串方法 - 词典联合接下来让我们探索这些新功能，来了解 Python 的未来走向。一.Python 的新路径此更新有两个重大变化，
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2024-09-05 12:35:09
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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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LDAP概述目录系统是关于某些类别的对象（例如人）的信息列表。目录可以用于查找特定对象的信息，也可以反方向查找满足特定需求的对象。 企业中的员工通讯录就是一个目录系统。目录访问协议（directory access protocol）就是用来访问目录中数据的标准化方式。最广泛使用的是 轻量级目录访问协议（lightweight directory access protocol，LDAP
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2024-01-16 11:28:02
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文章目录1 前言1.1 线性判别模型的介绍1.2 线性判别模型的应用2 demo数据演示2.1 导入函数2.2 训练模型2.3 预测模型3 LDA手写数字数据演示3.1 导入函数3.2 导入数据3.3 输出图像3.4 建立模型3.5 预测模型4 讨论 1 前言1.1 线性判别模型的介绍线性判别模型（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的监督学习算法，它旨在
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2023-10-03 19:17:13
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在优秀的词嵌入方法出现之前，潜在语义分析模型（LSA）和文档主题生成模型（LDA）都是解决自然语言问题的好方法。LSA模型和LDA模型有相同矩阵形式的词袋表示输入。不过，LSA模型专注于降维，而LDA模型专注于解决主题建模问题。 在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、
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2023-10-19 23:12:44
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前言 上文详细讲解了LDA主题模型，本篇将使用如下几种方式介绍，从整体上了解LDA模型的简单应用采用 lda 库，安装方式：pip install lda
采用 gensim 中的模块，安装方式：pip install gensim
采用 scikit-learn 中模块，安装方式：pip install scikit-learn
本篇代码可见：Github一、lda 库中的 LDA
lda A
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2024-01-02 11:48:18
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LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算，实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。1、蒙特卡洛方法蒙特
通常称为LSA，因为维基百科中提到：it is sometimes called latent semantic indexing (LSI).LSA的文档里面則以称为LSI为主. 所以百度上的(包括本文在內)LSA就是LSI，LSI就是LSA #################LSA和LSI(end)###################\##################LDA
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2024-06-25 17:24:21
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最近在做一个动因分析的项目，自然想到了主题模型LDA。这次先把模型流程说下，原理后面再讲。 lda实现有很多开源库，这里用的是gensim.1 文本预处理大概说下文本的样子，LDA是无监督模型，也就是说不需要标签，只要传入文本就好。LDA要学习文档-主题分布和主题-词分布，所以我们把一个人的数据join在一起作为一条文档。对文档进行分词，使用的jieba分词工具包。注意，这里要做去停用词处理
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2023-08-17 16:45:52
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两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让搜索更加智能化。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法，其克服传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。关键词：主题模型技术领域：搜索技术、自然语言处理********************
前言本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力，可以定义一个菲波那切数列，第 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 天再阅读一次，直到这个知识点收敛。如果读者发现文章中的错误或者有改进之处，欢迎
LDA模型是一个常用于主题建模的工具，能帮助我们从大量文本中识别出潜在主题。下面，我将详细记录使用Python实现LDA模型的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，你需要准备一个适合的Python开发环境。以下是前置依赖的清单。
### 前置依赖安装
我们需要安装以下依赖包：
- Python 3.x
- Gensim（用于
