作者 | 云朵君主题识别是一种在大量文本中识别隐藏主题的方法。潜在狄利克雷分配 (LDA) 技术是一种常见的主题建模算法，在 Python 的 Gensim 包中有很好的实现。问题是确定如何提取独特、重要的高质量主题。这取决于文本准备质量和确定理想主题数量的方法。本文中将和大家一起尝试解决这两个问题。写在前面从大量文本中自动提取人们谈论的主题（主题识别）是自然语言处理的基本应用之一。大型
问题发现：本次案例为工作中遇到的实际问题，在语音识别中的语料准备部分，需要从网络中爬取相当数量的相关文本，其中发现爬取到了一些不相关的内容，如何把这些不相关的内容剔除掉成为笔者需要思考的问题。初步思考：遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。于是想到向量化的方法问题，使用sk
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2024-10-08 13:22:26
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主题关键词：能够体现文本内容主题的关键词 一、TF-IDF模型 词频（TF）= 某个词在文本中出现的次数/该文本中总词数 或者一种变种的计算方法 词频（TF）= 某个词在文本中出现的次数/该文本中出现次数最多的词其出现的次数 逆向文档频（IDF）= log（语料库中所有文档总数/（包含某词的文档数+1）） 注意 - 为了避免分母为0，所以在分母上加1 - 所指的词个数，一定时刨除了停用
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2023-11-08 20:55:26
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说明：1. 在eclipse marketplace 搜索color ide pack安装
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2023-06-29 19:22:53
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任务要求：1.读取数据（1）葡萄酒探索2.处理数据（1）查看白葡萄酒共分为几种品质等级。（2）按白葡萄酒等级将数据集划分为7个子集,统计在每个品质的样本量。（3） 统计在每个品质的样本量（4）求每个数据集中fixed acidity的均值（保留小数点后2位）（5）通过读论文，你可以分析的其他问题，有简单的描述。提供：去格式的代码和运行结果。不建议直接提交“.ipynb”格式文件。数据集：
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2024-05-09 21:51:42
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在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。1. 文本主题模型的问题特点 在数据分析中，我们经常会进行非监督学习的聚类算法，它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类。而主题模型也是非监督的算法，目的是得到文本按照主题的概率分布。从这个方面来说，主题模型和普通的聚类算法
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2024-09-23 12:33:40
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在现代信息社会中，文本数据的数量急剧增加，如何有效地从中提取有用的信息，尤其是计算文本主题的关联度，已成为一个重要的研究方向。本文将以“python计算文本主题关联度”为主题，深入探讨这一过程。
### 背景定位
在分析文本数据时，主题关联度是天然的关注点。通过计算不同文本之间的主题相似度，我们可以揭示数据的潜在结构与模式。这一技术不仅在自然语言处理（NLP）领域具有广泛的应用价值，还在社交网
投诉信Dear sir
I am writing to you to complain about kk.
Upon exanimation,we have found that kk is too inferior to meet the requirement at kk.
The following problems trouble me a great deal.Firs
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2024-09-02 13:17:31
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机器学习的分类一般分为下面几种类别：监督学习( supervised Learning )无监督学习( Unsupervised Learning )强化学习( Reinforcement Learning，增强学习)半监督学习( Semi-supervised Learning )深度学习(Deep Learning)Python Scikit-learn. http: // scikit-le
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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《党政机关公文格式》国家标准(GB/T 9704-2012)于2012年7月1日起正式实施，对公文用纸、印刷装订、格式要素、式样等作出了具体规定。特别是将党政机关公文用纸统一为国际标准A4型，首次统一了党政机关公文格式要素的编排规则，使党政机关公文的表现形式更加规范。 纸张公文用纸采用GB/T 148中规定的A4型纸，幅面尺寸为：210 mm×297 mm
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2024-05-14 13:03:44
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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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对于海量未知内容文本的挖掘，主题分析是一个常见的技巧，在主题模型中，主题表示一个概念、一个方面，表现为一系列
原创
2021-09-07 09:58:41
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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
一.概述 TextCNN（Convolutional Neural Networks for Sentence Classification） by Yoon Kim作为CNN在NLP文本分类任务上的经典之作，诞生于深度学习和卷积神经网络成为图像任务明星的2012年之后的2014年，让人不得不感慨时势的神奇。
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2023-11-27 11:02:48
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法一：Bag-of-words 词袋模型文本特征提取有两个非常重要的模型： 词集模型：单词构成的集合，集合中每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数）两者本质上的区别，词袋是在词集的基础上增加了频率的纬度，词集只关注有和没有，词袋还要关注有几个。假设我们要对一篇文章进行特征化，最常见的方式就是词袋。（
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2023-09-04 14:58:40
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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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即使整个网络上都有成千上万个WordPress主题可用， 但选择“一个”仍然具有挑战性 。 WordPress可以说是最受欢迎的平台，可以为许多人构建网站，因为它易于安装，功能齐全且可扩展，可使用插件执行几乎所有操作。 有了所有这些，它只会使决策变得困难得多。 在本综述中，我选择了50多个漂亮的博客 WordPress主题 ，无论是创建自己的博客，投资组合还是兴趣爱好。 无论是供个人使用还是用
文章目录8天Python从入门到精通第十三章 面向对象13.10 数据分析综合案例13.10.1 数据分析案例13.10.2 数据内容13.10.3 需求分析13.10.4 文件读取13.10.5 数据计算13.10.6 可视化开发 第十三章 面向对象13.10 数据分析综合案例13.10.1 数据分析案例某公司，有2份数据文件，现需要对其进行分析处理，计算每日的销售额并以柱状图表的形式进行展示
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2024-04-18 22:49:15
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本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下：昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。先说说我开心的原因。我本科毕业设计做的是文本挖掘，用R语言做的，发现R语言对文本处理特别不友好，没有很多强大的库，特别是针对中文文本的，加上那时候还没有学机器学习算法。所以很头疼，后来不得已用了一个可视化的软件RostCM，但是一般可视化软件最大的缺点是无法调参，很死板
