维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法， 维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建
LDA：Latent Dirichlet Allocation 是一个很著名的文本模型，最初是在2003年被一群大牛提出的，包括David M.Blei 、Andrew Y.Ng等。和之前的pLSA文本模型相比，LDA算是贝叶斯观点的pLSA,所谓贝叶斯观点，就是什么都是不确定的，不像pLSA中的p(z|d)，虽然是个隐变量，但是还是确定的值，然而对于贝叶斯学派观点，其概率是不确定的，
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2024-05-14 06:22:29
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1. 简介 在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出
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2024-04-30 17:06:30
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数据可视化——借助python自定义一个词云图生成网站整体代码由flsk+html组成。flask的相关用法大家可以参考欢迎来到Flask的世界。html的用法太多，这里就不赘述了。 主要是我们这学期学习了数据可视化的内容，词云图生成网站是这门课上的一个内容，我觉得还挺有意思的，所以写一篇总结分享一下。大家觉得有兴趣的话可以去看我们老师的书《图数据库的影视数据应用基础与示例》。该自定义生成网站主要
# 使用 Gensim 实现 LDA 主题模型
主题模型是一种用于从大量文本数据中发现潜在主题的重要技术。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是最著名的主题建模算法之一。本文将介绍如何使用 Python 中的 Gensim 库来实现 LDA 主题模型，并通过示例代码进行说明。
## 1. 什么是 LDA？
LDA 是一种生成模型，用于发现文档集中主题的潜在结构。通
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，被广泛应用于文本挖掘与文档分类。Gensim 是一个流行的 Python 库，提供了对 LDA 及其他主题模型的支持。本文将从多个方向探讨如何使用 Gensim 实现文档分类，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南与性能优化，以便为开发者提供全面的参考。
### 版本对比
在使用 Gensim
文本主题模型提取如下程序将句子主题提取后，将权重值存入dataframe. #!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import math
import warnings
import jieba
from gensim imp
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2023-11-07 01:07:22
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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: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
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一些分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性，并且将数据的不同的副本存放在不同的机器上，由于维护数据副本的一致性代价很高，因此许多系统采用弱一致性来提高性能，一些不同的一致性模也相继被提出，主要有以下几种： ·强一致性：要求无论更新操作是在哪个数据副本上执行，之后所有的读操作都要能获得最新的数据。对于单副本数据来说，读写操作是在同一数据上执行的，容易保证强一致性。对多副本数据来说，则
这里有两类文本, 一类是讲环保环境的, 一类是将经济建设的fr
原创
2022-11-16 19:44:21
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一、前言这片博客从信息论的角度解读信息熵、交叉熵和困惑度。有助于帮助在机器学习之路上理解相应的损失函数和评价指标。要了解交叉熵和困惑度是怎么计算的，以及为什么这样计算是有效的，我们需要从基础的信息量谈起。 另外，在谈及信息量和信息熵的时候，会从数据编码和数据压缩的角度解释，所以阅读本文需具备数据结构中哈夫曼编码的先验知识,并大致了解逻辑回归。二、信息量什么是信息量呢？首先我们先用一句话概括，后面再
主要功能包：jieba
lda
wordcloud
seaborn
安装命令： pip install ***
复制代码需要的外部文件：1、小说全文， 芳华-严歌苓.txt
2、中文停用词，stopwords.txt
3、小说人物名称，person.txt，作为jieba的用户自定义词典
4、两个人物的png图片
5、你喜欢的中文字体的ttf文件，我用的楷体
复制代码 一、文本预处理1、分词，
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2024-04-07 14:22:00
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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（La
一、LDA模型的概念什么是LDA模型？LDA模型是一种无监督的贝叶斯模型，即不需要手工标注训练集。LDA模型也是一种典型的词袋模型，即认为一篇文章由许多个词组成，词与词之间没有先后顺序。LDA模型的输入为：训练文本，指定主题个数KLDA模型的输出为：每个主题Zk由哪些词组成及每个词的概率比如：组成主题Z1的前5个词的概率：0.007*"netanyahu" + 0.007*"mod" + 0.00
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2024-04-24 11:21:44
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在之前一篇博文《基于AADL的嵌入式软件的开发方法》中，大体提到了AADL的应用背景，并在《体系结构分析与设计语言AADL基础》中对AADL基本知识进行了整理，本文在此基础上，为了增强建模工具和验证工具Cheddar之间的互操作性，引入了AADL的四种经典通信设计模式：同步数据流模式、互斥模式、黑板模式和排队缓冲模式。一、同步数据流(Synchronous data-flows)模式1.描述在
# -*- coding: utf-8 -*-import jiebaollections import defaultdictimport sysreload(sys)sys.setdefa
原创
2023-07-10 20:48:07
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LDA是给文本建模的一种方法，属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N个主题组成的文章。通过对文本的建模，可以对文本进行主题分类，判断相似度等。LDA通过将文本映射到主题空间，即认为一篇文章有若干主题随机组成，从而获得文本间的关系。LDA模型有一个前提：bag of word。意思是认为文档就是一个词的集合，忽略任何语法或者出现顺序关系。生成一篇文档按照
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2024-08-02 16:43:34
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在文本挖掘中，有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息，而不依赖任何提前标注的信息。今天我要介绍的是一个叫做 LDA（Latent Dirichlet Allocation）的模型，它在过去十年里开启了一个领域叫主题模型。 从 LDA 提出后，不少学者都利用它来分析各式各样的文档数据，从新闻数据到医药文档，从考古文献到政府公文。一段时间内，LDA 成了分析文本信息的标准工具。从最原始的
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2024-05-13 11:02:43
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目录什么是LDA主题模型背景知识贝叶斯理论gamma函数多个分布博鲁尼分布二项分布多项分布beta分布Dirichlet 分布开始了解LDAPython建模 什么是LDA主题模型首先说明一下什么是主题模型。这里的主题模型是把一份份不同的文本内容通过某种方式来找到这些文本对应的主题。打个比方：我有一堆新闻类文档，但我想将这对文档进行主题分类。到底是娱乐？军事？政治？等主题。这时候就使用到主题模型。
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2024-03-21 23:13:10
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