## Python LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题分析
### 简介
在自然语言处理和文本挖掘领域，LDA 主题分析是一种用于发现文本主题和词语分布的统计模型。Python 提供了一些强大的库和工具，可以很方便地进行 LDA 主题分析，比如 `gensim` 库。在本文中，我将向你介绍如何使用 `gensim` 库实现 LDA 主题分析。
### 整体流程
原创
2023-07-21 00:09:24
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Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。python发历史Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 &
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2024-06-18 21:25:55
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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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2023-06-15 09:48:55
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LDA 是什么LDA 演练
需要用到的包导入文档清洗文档
分词移除停用词词干提取创建 document-term matrix应用 LDA 模型检查结果LDA 原理完整代码LDA 是什么？隐含狄利克雷分布（以下简写为 LDA）是一种主题模型，它基于一组文档中的词频生成主题。对于在给定的文档集中准确合理地找到主题的混合，LDA 是一种非常有效的方法。LDA 演练这一部分，
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2023-11-22 11:02:07
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LDA简介LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题模型，包含词、主题和文档三层结构。LDA认为一篇文档由一些主题按照一定概率组成，一个主题又由一些词语按照一定概率组成。早期人们用词袋模型对一篇文章进行建模，把一篇文档表示为若干单词的计数。无论是中文还是英文，都由大量单词组成，这就造成词袋向量的维数巨大，少则几千多则上万，在使用分类模型进行训练时，非常容易造成训
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2023-10-31 01:06:17
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【论文实现】一篇Sigkdd的弹幕分析论文的python实现 【LDA 实践者】Author : Jasper YangSchool : Buptwarning : 此篇文章基于较为熟悉GibbsLDA++的源码的前提下阅读。另外，这篇文章是我的一个很不成熟的笔记，里面的很多东西和我实现的最终版本的TPTM（这篇论文的模型）已经大相径庭了，所以这篇文章就当成一篇简单的记录吧，我还是放在我的blog
随着自然语言处理和机器学习的不断发展，主题模型（如LDA——Latent Dirichlet Allocation）在文本挖掘和信息检索中被广泛应用。对于“语料库新闻python lda”相关的问题，用户在使用Python的LDA库时，常会遇到各种问题。本文将围绕此问题展开分析与解决。
### 问题背景
在一个新闻推荐系统中，用户希望通过LDA模型来提取文章中的主题，以便为用户提供个性化的新闻
LDA全称为Latent Dirichlet Allocation，是现在文本分析中经常用到的也特别受欢迎的一种概率性主题模型。目前主要文本分类，同时在NLP领域也有十分重要的应用。LDA模型的常见用途LDA的作用就是根据每个文档的用词用句规律，找出文档背后隐藏的多个主题。简单来说，我们人类写文章都是根据主题来创作，而LDA就是根据已写好的文章来反推出主题。通过LDA可以摒弃其他信息，然后提取出重
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2023-05-23 15:14:57
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隐含狄利克雷分配（LDA，Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型(Topic Model，即从所收集的文档中推测主题)。 甚至可以说LDA模型现在已经成为了主题建模中的一个标准，是实践中最成功的主题模型之一。那么何谓“主题”呢？，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
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2024-04-29 17:37:15
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简介所谓分析，通常都是指从数据中获取“信息”。近来，随着数据迅猛增长——其中绝大多数数据是非结构的，要想获得相关想要的信息变成越来越困难。庆幸地是，与此同时出现了一些强大的方法来帮助我们从这些数据中抽取出我们想要的信息。文本挖掘领域中这样相关的一种技术是主题建模。正如其名，主题建模能够从一个文本对象中自动识别它的主题，并且发现隐藏的模式。这些能够帮助做出更好的决策。主题建模和那些基于规则的文本挖掘
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2023-08-30 09:40:27
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最近在搞文本主题相关的东西，所以花了很多时间研究LDA主题模型。个人感觉这个模型应用广泛，但是数学原理相对复杂，涉及到的数学公式比较多。下面总结一下。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，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。相对于文本相似，文本相似主要是根据字符串的匹配程度进行判断的，
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2024-04-25 18:43:44
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# Python 主题分析
## 概述
在进行主题分析之前，我们首先需要了解什么是主题分析。主题分析是一种文本挖掘技术，它可以通过分析一系列文档的内容，提取出这些文档中的主题信息。在Python中，我们可以利用一些开源的库来实现主题分析，其中最常用的是`gensim`和`scikit-learn`。
在本文中，我将教会你如何通过Python实现主题分析。我将按照以下步骤进行讲解，并给出相应的代
原创
2023-09-29 20:15:27
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Jupyter Notebook 想必大家都不陌生了，数据分析或机器学习数据探索时特别方便。最近对它的颜值越来越不满意，尤其是晚上，感觉很刺眼，于是就换个暗点的主题。可能有同学还不了解 Jupyter Notebook 可以换主题，这里就简单介绍一下，下面我列出了常用的几个主题效果。如果有喜欢的可以安装试试，如无，可 Ctrl + w 文章目录技术提升安装主题库查看可用主题切换主题tips 技术提
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2023-10-08 14:34:50
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前文摘要：
微博热门话题：#中印双方达成五点共识# 阅读量2.4亿，讨论7430条。
1、数据采集，使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息；
2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分析，采用snownlp库，寻找政治类积极和负面词向量做一个训练，再进行评论分类；
3、对博文及评论作者信息进行分析，查看调
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2023-06-27 10:37:47
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做出的词云图如下 在应用python词云前，需要一些必要的准备工作 第一，我们需要知道python词云是什么？ python词云是用字体的大小展示数据应用次数多少的工具，字体越大，代表着数据应用次数越多，反之亦然。 下面图片大家感受一下 在数据分析中，我们常用词云来分析群众对一个事物的印象 比如第一张图片中，对西安的印象第一眼最明显的就是西安和兵马俑，用词云将数据可视化能够使数据更加直观明显
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2024-01-12 13:35:59
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本文主要是将论文《Using thematic analysis in psychology》中的内容进行了简要记录。定义什么是thematic analysis? 文中给出的定义是：Thematic analysis is a method for identifying, analysing, and reporting patterns (themes) within data. It mi
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2024-03-26 09:42:22
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主题建模可以帮助开发人员直观地理解和探索数据，以便更好地挖掘语料库中的主题。成功的主题建模需要多次迭代：清洗数据、读取结果、相应地调整预处理并重试。本文通过分析国家领导人从2014年到2021年的新春贺词的主题，对文本数据进行预处理，建立主题模型，模型验证，模型可视化等操作，最后通过主题模型总结出从中获得的信息。具体实现过程如下：1、数据预处理本文的文本数据为国家领导人从2014年到2021年的新
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2023-10-24 08:40:37
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概念主题：自动将文本语料库编码为一组具有实质性意义的类别主题分析的典型代表：隐含狄利克雷分布（LDA）LDA最明显的特征：能够将若干文档自动编码分类为一定数量的主题。主题数量需要人为确定主题数量原理通过对比新旧文档来判断模型的好坏，然后在不同参数的很多模型找到最优模型。 代码导入sklearn模块：from sklearn.feature_extraction.text im
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2023-11-09 23:12:07
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在当今信息爆炸的时代，学术研究的需求已经逐渐向更高效的主题分析转变。尤其是 Python 在数据处理和分析方面的强大能力，使得“python 论文主题分析”成为一个令人关注的话题。本文将深入探讨如何在这一领域进行探索与实践，特别是在主题挖掘与文本分析中的应用。
### 适用场景分析
在各类学术研究、市场调研和内容创作中，提炼和分析主题信息的能力显得尤为重要。Python 作为一种灵活易用的编程语
# R语言中的主题分析
主题分析（Topic Modeling）是一种文本挖掘方法，用于发现文本集合中的隐藏主题。主题分析广泛应用于情感分析、信息检索、文档分类等领域。本文将介绍R语言的主题分析，包括基本概念、常用方法、实例代码以及相关的状态图与关系图展示。
## 一、基本概念
主题建模假设文档是由若干主题生成的，每个主题又可以通过一组词汇来表征。常用的主题建模方法包括：
1. **Lat
原创
2024-08-09 10:34:11
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