允中 又一来自腾讯AI实验室的资源帖。腾讯AI实验室宣布，正式开源一个大规模、高质量的中文词向量数据集。该数据包含800多万中文词汇，相比现有的公开数据集，在覆盖率、新鲜度及准确性上大幅提高。在对话回复质量预测、医疗实体识别等自然语言处理方向的业务应用方面，腾讯内部效果提升显著。数据集特点总体来讲，腾讯AI实验室此次公开的中文词向量数据集包含800多万中文词汇，其中每个词对应一个200维的向量。具
# 如何实现Python中文LDA
## 概述
欢迎来到Python中文LDA的实现教程！本文将带领你从零开始，逐步实现一个中文LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型。LDA是一种文本主题建模方法，通过分析文档中的潜在主题，可以帮助我们理解文本数据。在本教程中，我们将使用Python中的Gensim库来实现这一功能。
## 步骤概览
让我们先来看一下整个实现过程的
原创
2024-06-19 03:37:46
87阅读
一、 Python概述1、python是一门面向对象，解释型的脚本语言。语法简洁，编写效率高，但是执行（底层运行）效率低(总的来说解释语言执行效率低于编译语言)。注意：本博客所有的代码都是按照Python3的标准创建的。2、主要的语言特点是：任何的语句可以独立存在。并且代码块是以（:）开始的，注意每个语句的缩进空格（缩进格式决定语句的
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2023-08-24 18:50:12
46阅读
文本主题模型提取如下程序将句子主题提取后，将权重值存入dataframe. #!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import math
import warnings
import jieba
from gensim imp
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2023-11-07 01:07:22
64阅读
# Python中文LDA分析教程
## 概述
本教程旨在教会刚入行的开发者如何使用Python进行中文LDA分析。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种无监督的主题模型，常用于文本挖掘和信息检索领域。
## 整体流程
下面是进行中文LDA分析的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 文本分词 |
| 3
原创
2023-08-23 12:28:42
382阅读
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，被广泛应用于文本挖掘与文档分类。Gensim 是一个流行的 Python 库，提供了对 LDA 及其他主题模型的支持。本文将从多个方向探讨如何使用 Gensim 实现文档分类，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南与性能优化，以便为开发者提供全面的参考。
### 版本对比
在使用 Gensim
LDA主题建模是一种常用的文本挖掘技术，用于从一系列文档中提取主题信息。本文将介绍如何使用Python中的LDA库进行中文主题建模，并提供代码示例。
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种基于概率图模型的无监督学习方法，通过将文本数据分解为主题和词汇的组合来理解文本的含义。LDA主题建模的基本思想是，每个文档都是由多个主题组成的，每个主题又由一组词汇构成。通过对文
原创
2023-08-21 09:15:29
345阅读
LDA是一种文档主题生成模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“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”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。LDA是一种典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的
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2024-05-08 23:17:06
52阅读
# LDA文本分类在中文文本处理中的应用
## 前言
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，可以用于文本分类。随着深度学习的发展，LDA在中文自然语言处理任务中也得到了广泛的应用。本文将介绍LDA文本分类在中文文本处理中的应用，并给出相应的代码示例。
## LDA简介
LDA是一种基于概率图模型的无监督机器学习算法，用于从一系列文档中发现隐藏
原创
2024-02-17 06:16:25
172阅读
# 如何实现中文LDA主题模型
自然语言处理（NLP）是机器学习的一个重要分支，其中主题建模是分析文本数据中潜在主题的有效方式。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常见的主题模型，本文将指导您如何在Python中实现中文LDA主题模型。
## 流程概述
在开始之前，我们简单了解一下实现LDA主题模型的整个流程。以下是一个流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-26 03:48:17
238阅读
在之前一篇博文《基于AADL的嵌入式软件的开发方法》中，大体提到了AADL的应用背景，并在《体系结构分析与设计语言AADL基础》中对AADL基本知识进行了整理，本文在此基础上，为了增强建模工具和验证工具Cheddar之间的互操作性，引入了AADL的四种经典通信设计模式：同步数据流模式、互斥模式、黑板模式和排队缓冲模式。一、同步数据流(Synchronous data-flows)模式1.描述在
以Iris数据集为例，分别实现PCA和LDA降维算法原理主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)是一种常用的线性降维数据分析方法，其实质是在能尽可能好的代表原特征的情况下，将原特征进行线性变换、映射至低纬度空间中。算法实现首先将数据做中心化处理12meanVal = np.mean(X, axis=0)
W = X - meanVal这里说一下，中心化就是使得
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2024-01-05 15:05:42
23阅读
本次案例教大家怎么进行文本的TF-idf值的计算，并且使用这个相应的词向量进行LDA文本主题模型的构建，然后画出每个主题的重要词汇的词云图。任何文本数据，只要是很多条文本，都能进行上面的建模操作。这一套流程对于文本大数据分析是非常实用的。（部分图片打了马赛克是因为应该有敏感词汇不让显示.....）文本读取 分词导入包，读取停用词import pandas as pd
import numpy as
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2024-03-14 18:11:03
26阅读
我是主题建模/ Latent Dirichlet Allocation的新手,并且无法理解如何将该概念应用于我的数据集(或者它是否是正确的方法).我有少量的文学文本(小说),并希望使用LDA提取一些一般性主题.我正在使用Python中的gensim模块以及一些nltk功能.对于测试,我将原始文本(仅6个)分成30个块,每个块有1000个单词.然后我将块转换为文档项矩阵并运行算法.这是代码(虽然我认
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2023-11-20 14:34:05
49阅读
上一篇写过线性判别分析处理二分类问题，当使用LDA处理多分类问题时，通常是作为一个降维工具来使用的。若我们有一个D维的样本集，该样本集包含C个类别共n个样本，希望将D维降维成K维。之前在二分类问题中，我们定义的类间散度矩阵为： Sb=(μ1−μ2)(μ1−μ2)T Sw=sum（i=1：m Swi）Swi=sum（x-ui）(x-ui)T.i=1:m当类别为3时就已经不再适用，在这里引出全局散度
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2024-02-07 12:49:55
20阅读
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
163阅读
摘自百度百科LDA（LDA文档主题生成模型）
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层
贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“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”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服
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2024-03-24 10:07:48
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Linear Discriminant Analysis（线性判别分类器）是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样
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2024-05-24 21:12:19
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使用Python可以很容易地创建一个AI。首先，您需要了解Python的基本编程概念，这可以通过编写简单的程序，如计算器，来实现。其次，您需要学习如何使用Python的机器学习库，例如scikit-learn和TensorFlow，来构建AI模型。最后，您可以使用Python的数据可视化库，如matplotlib，来对AI模型的表现进行可视化分析。
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2023-07-18 10:18:50
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# 如何实现Python LDA中文关键词抽取
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你将要教会一位刚入行的小白如何实现Python LDA中文关键词抽取。在本篇文章中，将会详细介绍整个实现过程的流程和每一步所需做的事情，包括需要使用的代码和注释。
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建词袋模型 |
| 3 | 训练L
原创
2024-02-19 03:10:38
133阅读
