十年前，你说你是做数据的，大家的反应就是：用 Excel 做图表。现在，想成为一个合格的数据分析师，你说你不会 Python，大概只会被耻笑。做数据分析，就要学会用 Python 处理数据在 Excel 成为我的「初恋」十年之后，是时候找一个更好的「另一半」了，在这个技术日新月异的时代，更好更薄更轻更快处理数据的选择就在身边！我希望用 Python 取代几乎所有的 Excel 功能，无论是简单的筛
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2024-10-28 10:37:45
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LDA常见的应用方向： 信息提取和搜索(语义分析)；文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘；基于内容的图像聚类、目标识别(以及其他计算机视觉应用)；生物信息数据的应用;对于朴素贝叶斯模型来说，可以胜任许多文本分类问题，但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析，而非语义分析。如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。LDA模型通过增加“主题”
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2024-03-07 11:09:12
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# 使用Python的LDA模型输出主题词的完整指南
在文本分析和自然语言处理（NLP）领域，主题建模是一个非常重要的任务，其中LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种广泛应用的主题模型。通过使用LDA模型，我们可以从一组文本（如文档或文章）中提取出潜在的主题信息。本文将详细介绍如何使用Python实现LDA模型，并输出主题词。除了理论探讨，我们将提供代码示例、可视
# 实现Python LDA主题词情感分析
## 整体流程
首先，我们需要明确整个实现过程的步骤，可以用如下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------------|
| 1 | 数据准备：收集并清洗文本数据 |
| 2 | 文本向量化：将文本数据转换为向量表示 |
原创
2024-05-31 06:59:38
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[ 摘要 ]本文就“
启发式搜索算法引论
------A*
算法理论与实践
”
一文中的最优解提取算法的不足处进行了改进，提出了一个通用的
A*
算法的最优解提取算法。
[ 关键词 ]
A*
，最优解提取，
AS2
网易云评论进行LDA主题模型分析前言这个项目是在学校参加竞赛下与另一个同学一起做的，我负责的是对评论进行LDA主题模型的分析。写这篇文章是想记录一下学习过程，有什么地方描述的不对还请大家多多指教，一起进步。在此之前，也是在网上学习了一些关于LDA主题模型的知识。下面就看看如何通过Python将数据进行 LDA 主题提取。什么是LDA主题模型，它可以用来做什么？我想大家都很好奇LDA主题模型是什么，
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2024-05-13 09:32:00
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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。潜在狄立克雷分配（LDA）是最简单的主题模型 D. M. Blei在2003年（准确地说应该是200
目录基本表和凸显表基本表凸显表智能显示用标记做二值凸显表树形图气泡图和词云图气泡图词云图 基本表和凸显表基本表通过简单的拖拽就行 主要在于将度量的数据拖至文本上就行凸显表智能显示在基本表的基础上再在智能显示上选择用标记做在基本表的基础上在标记中选择方形再将度量的数据拽至颜色上二值凸显表在已经弄好的凸显表的基础上进行操作选中颜色并打开编辑颜色数值的设置跟自己项目相关(以下为实验不是固定格式)树形图
最近一段时间学习了主题模型，主要是plsa和lda，本来打算也写一下plsa的，不过发现网上有一篇非常好的博文就直接转载了(还是懒。。)，然后就只写下lda吧。。lda的开源代码比较出名的一个是python的ariddell/lda，另一个是GibbsLDA++，这两个都大致浏览了一下。下面主要说下python版的。首先看下初始化部分的代码def _initialize(self, X):
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2023-10-13 23:47:41
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关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。 主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化（计算机检索）成为可能。 主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。 关键词
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2023-10-02 21:28:30
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目录关键词提取技术介绍概述关键词提取算法TF-IDFTextRank算法LSA/LSI/LDA算法实战提取文本关键词1. 关键词提取技术概述有监督主要通过分类的方式进行，通过构建一个丰富和完善的词表，然后通过判断每个文档与词表中每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，从而达到关键词提取的效果。能够获得较高精度，但是需要大批量的标注数据，人工成本较高；无监督不需人工生成、维护的词表，也
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2023-10-09 06:23:13
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关键词提取算法一般也能分为有监督和无监督。1、有监督的关键词提取算法主要是通过分类的方式进行的，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后通过判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。有监督的方法能够获取到较高的精度，但缺点是需要大批量的标注数据，人工成本过高。另外，会有大量的信息出现，一个固定的词表有时很难将信息的内容表达出来。2、而无监督的方法对数据要求低，受
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2023-07-29 20:05:15
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CX-Extractor-Python: 一款强大的文本情感与主题提取工具 cx-extractor-python基于行块分布函数的通用网页正文抽取算法的Python版本实现，添加了英文支持/ Web page content extraction algorithm, support both Chinese and English项目地址:https://gitcode.com/gh_mirr
主题模型+TF-IDF提取文本的关键词前言理论代码0. 加载依赖包1. 主题模型类定义2. 数据预处理3. 构建关键词字典，提取给定数据集的关键词4. 主函数入口备注结论 前言如题，本文是LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的第二篇，第一篇是 折肘法+困惑度确定LDA主题模型的主题数。在上一篇文章中，简单介绍LDA模型的概念和LDA主题模型的主题数的确定方法-
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2023-10-01 16:40:01
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隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)近几年，关于文本挖掘在期刊论文中应用最火的莫过于LDA主题模型了，其可以挖掘文本潜在含义但是对于小白来说，对大量文本进行LDA主题挖掘是非常复杂的。今后，可直接利用Text Mining软件撰写文本挖掘的各个方面的论文了！！！目前，Text Mining2.4(TM2.4)软件具备功能如下：多种类型文本：分词
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2024-03-28 10:31:50
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本文以GitHub上100天python从新手到大师为素材，规划为约100天的练习，每次的学习和总结均发在这里。有错误的地方还请朋友们指正。应用场景在编程的过程中，我们常常会遇到一些需要重复的地方，例如在模拟驾驶一辆车时，你需要让车时刻保持前进，这时候就需要循环这个操作，而不是重复手写无数行前进的的代码。在Python中，使用 for - in 或 while 关键词来实现循环结构。for - i
LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型，其可将整份数据文档的信息提取成几个主题，并且标题出主题与关键词之间的权重情况，用于识别主题的具体实际意义，除此之外，LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等，接下来将具体进行说明。进行LDA主题分析时，首先需要确定主题个数（理论上有确定主题个数的方式，但实际研究分析时，通常是研究者结合实际意义情况来确定主题个数，通常主题个数介于2~
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2024-09-02 09:52:42
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使用Python 进行简单文本类数据分析，包括： 1. 分词 2. 生成语料库，tfidf加权 3. lda主题提取模型 4. 词向量化word2vec #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import MySQLdb
import pandas as pd
import pandas.io.sql as sql
import ji
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2023-12-18 21:12:31
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# 使用 Python 实现中文医学主题词提取
本文将介绍如何实现一个简单的中文医学主题词提取工具，适合初学者。我们将通过一系列步骤，教会你如何使用 Python 进行这项工作。希望通过这篇文章，你可以掌握基本的知识，顺利完成项目。
## 实现步骤
下面是实现中文医学主题词提取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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## PaddleNLP 主题词提取实现教程
### 1. 引言
在自然语言处理中，主题词提取是一个重要的任务。它可以帮助我们从一段文本中提取出关键的主题词，从而更好地理解文本的主旨和含义。PaddleNLP 是一个强大的自然语言处理工具包，提供了丰富的功能和模型，包括主题词提取。在本教程中，我将向你介绍如何使用 PaddleNLP 实现主题词提取，并逐步指导你完成整个过程。
### 2.
原创
2023-10-02 11:02:03
401阅读
