背景:一篇文档可以包含多个主题，所以会有主题分布这个概率. 可以这么理解一篇文章的生成：先以一定的概率选取某个主题，然后再以一定的概率选取该主题下的某个词，不断重复这两步，直到完成整个文档。**LDA 解决的问题就是，分析给定的一篇文章都有什么主题，每个主题出现的占比大小是多少。**LDA 对短文本的主题分类效果比较差。从宏观上来看，在 LDA 模型中，以 topic 作为中间层，问题可以用如下形
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2023-12-27 12:56:10
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# Python 文章主题自动分类
在现代互联网时代，人们每天都会阅读大量的文章，而这些文章需要进行分类，以便更好地组织和检索。手动对文章进行分类是一项费时费力的任务，尤其是当文章数量庞大时。因此，自动分类算法的发展变得尤为重要。
## 什么是文章主题分类？
文章主题分类是指将一篇文章自动归类到一个或多个预定义的主题或类别中。例如，一篇关于科技的文章可以被分类为“科技”或“IT”等主题。文章
原创
2023-07-17 05:58:41
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这篇文章分享的是几款非常优秀的、值的花钱购买的收费wordpress中文主题。主题作者的网站用的就是各自开发的wordpress主题。这些主题设计简洁、精美，功能齐全，兼容性好，响应式布局，各类小工具，强大的后台。最重要的是，这些wordpress中文主题的作者是在一直持续不断的更新维护他们的主题，在不同的市场环境和技术背景之下，他们也会采用不同的技术和设计来升级他们的主题，购买之后，将会享受到持
架构基于行块分布函数的通用网页正文抽取
http://wenku.baidu.com/link?url=TOBoIHWT_k68h5z8k_Pmqr-wJMPfCy2q64yzS8hxsgTg4lMNH84YVfOCWUfvfORTlccMWe5Bd1BNVf9dqIgh75t4VQ728fY2Rte3x3CQhaS网页正文及内容图片提取算法http://www.jianshu.com/p/d43
前言❝现在在掘金上面的Markdown文章编辑器可以自定义主题(具体可看这篇文章)。❞但是还我们可以通过mdnice.com网站上面的Markdown编辑器去编辑我们自己的文章风格和主题，并且可以应用到「微信公众号」、「知乎」和「掘金」社区上面进行发表文章。轻巧全能的Mdnice.comMdnice.com是一个能够自定义样式的在线 Markdown 编辑器。打开Mdnice.com网站的页面即可
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2021-02-03 19:14:23
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网络新闻复杂多样，人们都喜欢看感兴趣的新闻，对于英文新闻也是如此，我们希望能够将长篇的英文文章例如新闻的主题关键词提取出来，以便于读者对新闻兴趣点进行快速选择，提高阅读效率。我们从网络上摘取大量的英文新闻文章进行调研，找到相关特征，进行主题关键词提取，提供给读者，进行阅读选择。1. 模型建立2. 特征选择我们选择的是三个特
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2024-04-14 20:46:26
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=2175/案例1早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来...
原创
2021-05-12 14:48:41
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案例1 早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家
原创
2021-05-20 19:05:08
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Qui-MinPure是Qui-Pure的min版纯文章主题，展示博客类型，去掉了侧栏、用户这块，采用响应式布局！ 主题优势： 1.基于qui-p...
原创
2022-09-14 16:53:26
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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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很多同学都对自然语言处理感兴趣，但是却不知道应该从哪里下手。需要从构建数据集到训练数据，再到测试数据，整个流程确实需要耐心的人才能成功走通。不过现在有了paddlehub，我们可以先省略掉构建数据集和训练数据这两个步骤，直接拿模型过来分类。一旦简单版的分类成功了，你就会有动力继续前进，继续学习如何训练属于自己的模型。今天我们用paddlehub中比较简单的情感倾向分析模型 senta_lstm 来
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2023-09-06 11:11:37
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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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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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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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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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主题词模型是一种统计模型，用于发现文档集合中出现的抽象“主题”。 Latent Dirichlet Allocation（LDA）是主题模型的一个例子，用于将文档中的文本分类为特定主题。LDA为每个文档构建了主题，每个主题用特定单词表现出来，这称之为隐狄利克雷分布。数据我们使用的数据可以从Kaggle下载,该数据集搜集了15年内发布的超过一百多万条新闻标题的数据。首先我们先导入所需要的包,在本例中
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2023-08-04 12:49:51
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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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在数据挖掘与自然语言处理的领域，主题建模是一个重要的任务，而LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法则是最流行的主题建模方法之一。通过主题分析，我们可以揭示文本数据中的潜在主题，从而为后续的数据分析和决策提供支持。接下来，我将以LDA的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个维度来记录处理“Python主题分析LDA”问题的过程。
## 版本
