目录说明理论__init__.py简介修改+注释后代码corpus.py简介preprocess.py准备工作定义tokenize函数preprocess.py完整代码（注释版）examples: hacker_news执行顺序注意事项preprocess.py说明源代码来自：GitHub - cemoody/lda2vec ，此代码发布于四年前，基于Python2.7。不免有很多如今不
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2024-03-05 15:03:57
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目录一：背景二：基本原理2.1:PV-DM2.2:PV-DBOW2.3:和word2vec区别2.4:预测新文本的向量三：代码实战3.1:接口介绍 3.2:主要代码一：背景之前总结了Word2vec训练词向量的细节，讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的。那接着可能就会想到，有没有什么办法能够将一个句子甚
数据编码，即将二维码存储的字符转化成二进制。 这些字符可以是数字、字母、中文。 那么数据码编码时，就根据数字模式，混合字母模式，8位字节模式，汉字模式进行编码。 8位字节模式可以描述整个计算机世界的字符，而其他模式是量身打造的，所以所需字节比8位字节模式要少。大致流程图细化步骤1. 选择纠错级别 在对数据进行编码之前，选择一个纠错级别。正如介绍中提到的，二维码使用Reed-Solomon纠错创建纠
上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议，在个性化推荐、社交网络、广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型，感觉这个模型的应用挺广泛的，会后抽时间了解了一下LDA，做一下总结： （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
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2024-08-03 16:15:47
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VESD防静电监控系统主要功能特点总结深圳斯泰科微成立于2004年，在工业静电防护领域已有18年的经验。我们的ESD接地实时监控系统是按照工业4.0标准而开发，系统中产生的每一条数据都是有效的，能实实在在为企业进行静电防控提供决策依据，相比于市面上已有的同类产品，以下几项是我们软件比较先进的功能。 数据存储：监控数据多维度（时间、空间、人员、产品）实存储，监控状态可达七种(正常、待机、休
预训练模型发展史1.传统的词向量传统的词向量是每个词用一个向量表示。传统的方法是用One-Hot向量表示，就是给每个词都给一个编号，One-Hot词向量是一个正交向量，每个词给一个编号，编号所对应的位置的值为1，其余为0，但这样表示会导致严重的数据稀疏、离散、正交等问题。词袋模型是每一个词对应一个位置，按照数量不断加一，好处是容易获取和计算，但是忽略了词序信息。上面方法表示的向量不能很好的对词进行
特别注意spacy的版本是1.9用preprocess函数进行预处理20newsgroups/train.py:8data = np.load('data.npy') # (1023189, 12)unigram_distribution = np.load('unigram_distribution.npy') # (7460, )word_vectors = np.load('word_vectors.npy') # (7460, 50)doc_weights_init = np.lo
原创
2021-08-04 10:27:08
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使用LDA主题分析方法，分析短文本，计算文本相似度。
系列之一，综述帖。
目标：针对给定输入文本与文本库，计算得出文本库中与输入文本最相似的文本 对于人类，两句话的相似性一般都从语义上进行考虑，大白话说就是”这两句话说的是同一件事儿/同一个意思“。相似的句子可能会有相似的语法。对于当前的计算机来说，已经用标点符号等区分开了句子与句子，但如何理解
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2024-04-21 15:32:06
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原作者：我想听相声 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 1）一个函数：gamma函数 2）四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布 3）一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架 4）两个模型：pLSA、LDA 5）一个采样：Gibbs采样共轭先验分布1.1似然函数统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数，表示模型参数中的似然性。计算上：给定输出x时，关于参数θ的似
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2024-05-13 10:41:58
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word2vec理解及pytorch实现word2vec优点1.低维稠密2.蕴含语义信息Skip-gram模型1.训练样本2.skip-gram负采样 negative sample欠采样 subsamplepytorch实现 word2vec是Google研究团队的成果之一，它作为一种主流的获取分布式词向量的工具，在自然语言处理、数据挖掘等领域有着广泛的应用。本文首先会介绍一些预备知识，比如
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2023-11-24 22:39:56
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目录 前言
CBOW模型与Skip-gram模型
基于Hierarchical Softmax框架的CBOW模型
基于Negative Sampling框架的CBOW模型
负采样算法
结巴分词
word2vec
前言 word2vec当前主流实现有4种：基于Negative Sampling框架和基于Hierarchical Softmax框架的CBOW模型
几个问题：1、停用次应该去到什么程度？？2、比如我选了参数topicNumber=100，结果中，其中有80个topic，每个的前几个words很好地描述了一个topic。另外的20个topic的前几个words没有描述好。这样是否说明了topicNumber=100已经足够了？3、LDA考虑了多少文件之间的关系？4、参数 alpha,beta怎么取？？ alpha=K/50 ？？ b=0.1(0.01) ？？========================================看了几篇LDA的文档，实在写的太好了，我只能贴点代码，表示我做过lda了public class LdaM
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2013-04-13 23:04:00
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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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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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815第8周tutorial，主题模型，3个内容预处理 -数据是sklearn提供的fetch_20newsgroups -从nltk包下载stopwords，并向stopwords里加入标点符号 -构建一个函数1输入是字符串，功能是去除数字、邮件地址和链接 -对全部的文本数据集实行上述函数 -使用tf-idf vectorizer将原始数据转换成矩阵，要求实行清理函数以及去除数据集最稀有的5%的
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2024-05-06 17:26:46
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1 背景Word2vec是Word Embedding 的方法之一，是2013 年由谷歌的 Mikolov提出了一套新的词嵌入方法。在word embedding之前出现的文本表示方法有one-hot编码和整数编码，one-hot编码和整数编码的缺点均在于无法表达词语之间的相似性关系。如何解决这个问题呢？自动学习向量之间的相似性表示，用更低维度的向量来表示每一个单词。
Word2vec相关论
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2024-07-12 16:24:20
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# LDA模型：主题建模的利器
## 概述
随着信息时代的到来，我们面临着大量的文本数据。如何从这些海量的文本中提取有用的信息，一直是研究者们关注的问题。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种被广泛应用于主题建模的概率模型。本文将介绍LDA模型的原理，并通过Python代码示例演示其应用。
## LDA模型原理
LDA模型是一种生成式模型，假设文本背后存在着
原创
2023-10-06 03:50:32
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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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1 关于主题模型使用LDA做推荐已经有一段时间了，LDA的推导过程反复看过很多遍，今天有点理顺的感觉，就先写一版。隐含狄利克雷分布简称LDA（latent dirichlet allocation），是主题模型(topic model)的一种，由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出。 主题模型属于聚类方法，是一种无监督的学习方法。与通常的tf-id
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2024-03-06 20:36:38
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