# PLSA主题模型及其Python实现
## 什么是PLSA？
PLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis，概率潜在语义分析）是一种用于文本挖掘的统计模型。它通过将文档表示为潜在主题的组合，从而揭示文档之间的潜在关系。PLSA通过建模单词在文档中的出现概率，帮助我们理解数据的结构。
### PLSA的基本思想
PLSA假设每个文档可以被看作是若
在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。介绍我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构建了一个主题模型。在这篇文章中，我们将使用主题模型，探索多种策略以使用matplotlib 绘图有效地可视化结果 。相关视频：文本挖掘主题模型（LDA）及R语言实现我将使用 20 个新闻组数据集
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2023-10-12 09:17:19
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Welcome To My Blog 上一篇文章介绍了文本建模之Unigram Model，但这个模型
原创
2023-01-18 10:22:34
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目录
LSA/LSI
PLSA
潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA)
伯努利分布（Bernoulli Distribution）
二项分布（Binomial Distribution）
多项分布（Multinomial Distribution）
贝塔分布（beta distribution）
狄利克雷分布（Dirichlet distributio
原创
2021-07-16 09:40:14
731阅读
D...
原创
2023-01-01 17:17:28
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LDA(Latent dirichlet allocation)是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。隐性语义分析的实质是要利用文本中词项(term)的共现特征来发现文本的Topic结构，这种方法不需要任何关于文本的背景知识。文本的隐性语义表示可以
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2023-08-07 16:17:42
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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主题模型Python代码实现
## 简介
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，可以用来发现文本语料中的主题结构。在本文中，我将帮助你通过Python代码实现LDA主题模型。
## 整体流程
以下是LDA主题模型实现的整体流程：
```mermaid
journey
title LDA主题模型实现流程
section
原创
2023-11-14 08:01:35
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# 如何实现 LDA 主题模型的 Python 代码
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题建模技术，能够从文本中抽取出潜在的主题。本文将指导你如何使用 Python 实现 LDA 主题模型，步骤如下：
## 一、流程图
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据预处理（分词、去停用词等） |
| 2 | 构
python中的文本处理 David Mertz 博士总裁，Gnosis Software, Inc.与其它几种流行的脚本语言一样，Python 是一种用于浏览和处理文本数据的优秀工具。本文为 Python 的初学者概述了 Python 的文本处理工具。文章说明了规则表达式的一些常规概念，并提供了处理文本时，什么情况下应使用（或不使用）规则表达式的建议。什么是 Python？Python 是由 G
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2024-08-14 19:40:55
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原创
2021-08-04 10:27:07
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LDA主题模型（算法详解） 一、LDA主题模型简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。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。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重
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2023-12-18 22:19:41
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说明：这是一个机器学习、数据挖掘实战项目
Python实现基于LDA模型进行电商产品评论数据情感分析
前言 在21世纪人工智能大数据时代，网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品并购物，产生了海量的用户行为数据，
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2024-01-25 22:35:29
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主题模型LDA的应用 拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢： 除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。 这些主题分布可以有多种用途： 聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的
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2017-04-16 19:32:22
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最近我们被要求撰写关于主题模型LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 介绍随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。为此，我们参考公司提交给证券交易委员会的年度报告，其中提供了公司财务业绩的全面摘要[1]，包括公司历史，组织结构，高管薪酬，股权，子公司和经审计的财务报表等信息，以及其他信息。相关视频：文本挖掘：主题模型（LD
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2024-06-14 22:06:04
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上一篇文章我们提到了c++结构体模板的经典应用pair模板，发现功能异常强大，想必我们的小伙伴肯定已经为c++模板的奥秘所深深吸引，（哈哈！！假装有人在看，心酸）讲c++结构体模板之前，现在我们默认我们同学已经对c++函数模板，类模板有所了解了，恩！！还是上图讲一下吧那c++模板类型主要有3种1.函数模板//函数模板---使用体现：调用函数时传递的参数类型。
template<class 数
第4部分主题CSS样式表添加应用程序图标CSS样式表在JavaFX中，你能使用层叠样式表修饰你的用户接口。这非常好！自定义Java应用界面从来不是件简单的事情。在本教程中，我们将创建一个*DarkTheme*主题，灵感来自于Windows 8 Metro设计。按钮的CSS来至于Pedro Duque Vieia的博客Java中JMetro-Windows 8 Metro控件。熟悉CSS如果你希望修
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2024-01-24 12:13:05
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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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1 所需工具库 2 python实现 python工具库： 2.1 初始化停止语料 2.2 读入语料数据 2.3 建立词典 2.4 LDA模型拟合推断 2.5 随机打印某10个文档的主题 ...
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2021-08-11 16:31:00
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# 主题模型简介及在Python中的应用
主题模型是一种无监督学习的技术，主要用于发现文档集中的潜在主题。通过使用主题模型，我们可以从大量文本中提取出有意义的信息。本文将介绍什么是主题模型，常见的方法，以及如何在Python中实现一个简单的主题模型。
## 什么是主题模型？
主题模型是一种概率模型，旨在发现文本数据中潜藏的主题。假设我们有一组文档，每个文档由多个单词组成，主题模型认为每个主题
