数据探索流程步骤增加序号列 本实验的数据源是以单个新闻为单元，需要增加ID列来作为每篇新闻的唯一标识，方便下面算法的计算。分词及词频统计 这两步都是文本挖掘领域最常规的做法。 首先使用分词组件对content字段（新闻内容）进行分词。去除过滤词之后（过滤词一般是标点符号及助语），再对词频进行统计。停用词过滤 停用词过滤组件用于过滤输入的停用词词库，一般过滤标点符号以及对文章影响较小的助语等。文本主
众所周知，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容，使得用户更感兴趣，从而提升用户体验，提高用户粘度，之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统，但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性，本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。推荐算法:协同过滤/Lda聚类我们知道，协同过滤算法是一种基于用户的历史行为来推荐物品的算法。协同过滤算法利用用户之间的
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2024-05-24 11:29:17
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目录文本表示模型主题模型LSApLSALDA 文本表示模型文本表示模型可分为以下几种：基于one-hot, tf-idf, textrank等的bag-of-words；基于计数的，主题模型，如LSA, pLSA, LDA基于预测的，静态词嵌入，如Word2Vec, FastText, Glove基于大规模预训练的，动态词嵌入，如BERT, ELMo, GPT, T5本文讲解第二种“主题模型”。
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2024-03-26 14:59:42
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5. LDA 文本建模5.1 游戏规则对于上述的 PLSA 模型，贝叶斯学派显然是有意见的，doc-topic 骰子θ→m和 topic-word 骰子φ→k都是模型中的参数，参数都是随机变量，怎么能没有先验分布呢？于是，类似于对 Unigram Model 的贝叶斯改造， 我们也可以如下在两个骰子参数前加上先验分布从而把 PLSA 对应的游戏过程改造为一个贝叶斯的游戏过程。由于&nb
本文是LDA主题模型的第三篇，读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础，同时由于使用了EM算法，如果你对EM算法不熟悉，建议先熟悉EM算法的主要思想。LDA的变分推断EM算法求解，应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现，因此值得好好理解。1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先，回顾LDA的模型图如下： θ,β,zθ,β,z
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2024-08-12 15:37:16
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（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。
举个例子，有两个句子分别如下：
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2024-01-16 11:27:39
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本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第15章的数据——《电商产品评论数据情感分析》做的分析。旨在回顾对评论文本数据的处理和建模方法。1 挖掘背景与目标 对京东平台上的热水器评论进行文本挖掘分析，挖掘建模如下：1）分析某一个品牌热水器的用户情感倾向2）从评论文本中挖掘出该品牌热水器的优点和不足3）提炼不同品牌热水器的卖点2 数据探索与预处理2.1 数据筛
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2024-05-23 10:17:12
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到2018年3月7日为止，本系列三篇文章已写完，可能后续有新的内容的话会继续更新。python下进行lda主题挖掘(一)——预处理(英文)python下进行lda主题挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型python下进行lda主题挖掘(三)——计算困惑度perplexity本篇是我的LDA主题挖掘系列的第三篇，专门来介绍如何对训练好的LDA模型进行评价。训练好LDA主题模型后，如何评价模型
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2024-03-29 11:50:22
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LDA主题模型主题数的确定 通过折肘法+困惑度折线确定lda模型的主题个数LDA主题模型主题数的确定前言理论代码图像结论 前言如题，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型中极具代表性的一种，常用于文本分类，推测文本（文档）的主题分布。简而言之：LDA算法可以将文档集中的每篇文章所对应的主题以概率分布的形式给出。给定一些文档集，可通过LDA算法获得这些文档的主题分
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2023-12-07 09:28:51
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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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# 使用Python实现LDA主题建模：从新手到入门
在数据挖掘和自然语言处理的领域，主题建模是一种重要的技术，而LDA（Latent Dirichlet Allocation）是其中最常用的算法之一。本文将帮助你理解如何在Python中实现LDA主题建模。整个流程将分为几个步骤，每个步骤都将详细说明所需的代码及其含义。
## 流程步骤
下面是实现LDA主题建模的一般流程：
| 步骤 |
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。D. M. Blei在2003年（准确地说应该是2002年）提出的LDA（Latent Dirichl
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2023-06-02 16:28:26
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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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主题模型 LDA 入门（附 Python 代码）
一、主题模型在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。 主题可以被定义为“语料库中
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2023-10-24 22:38:14
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Topic Model主题模型（Topic Model）是以非监督学习的方式对文档的隐含语义结构(latent semantic structure)进行聚类(clustering)的统计模型。主题模型认为在词(word)与文档(document)之间没有直接的联系，它们应当还有一个维度将它们串联起来，主题模型将这个维度称为主题(topic)。每个文档都应该对应着一个或多个的主题，而每个主题都会有
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2024-03-26 15:55:09
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1．语义知识在文本聚类中的应用
1.1.为什么要引入语义知识
1、聚类是一种无监督的学习方法；
 
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2024-07-29 16:10:52
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介绍性的讲解在此不多讲，本文主要讲主题模型LDA的原理。我们可以从生成模型思考一下，一篇文章由文档进而生成文字，是怎样的一个概率过程呢。在主题模型中，文档“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”。按照该思路，文档中词语出现的概率为： &
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2023-11-01 15:40:53
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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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Spark上实现LDA原理LDA主题模型算法Spark实现LDA的GraphX基础在Spark 1.3中，MLlib现在支持最成功的主题模型之一，隐含狄利克雷分布（LDA）。LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法，GraphX是实现它最自然的方式。有许多算法可以训练一个LDA模型。我们选择EM算法，因为它简单并且快速收敛。因为用EM训练LDA有一个潜在的图结构，在GraphX之上构
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2024-04-07 14:21:47
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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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