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
# 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
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
224阅读
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
38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
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
45阅读
# 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
1.LDA主题模型困惑度 这部分参照：LDA主题模型评估方法–Perplexity，不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点，两篇都是翻译的维基百科。 perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较 wiki上列举了三种perplex
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2023-12-28 11:11:10
143阅读
这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA). 在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。PCA优缺点： 优点：1.最小误差 2.提取了主要信息 缺点：PCA将所有的样本（特征向量集合）作为一个整体对
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2023-08-15 14:40:58
240阅读
1.1 配置ldap认证 官网地址：https://pypi.org/project/django-auth-ldap/1.3.0/ 1、django使用ldap认证需要安装下面两个模块（这里是在linux下测试的） 1.安装Python-LDAP（python_ldap-2.4.25-cp27-none-win_amd64.whl）pip install python_ldap-2
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2023-11-29 14:48:10
67阅读
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
58阅读
# Python实现LDA中文关键词提取
## 整体流程
首先，我们需要了解LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文本主题模型，用于识别文本中的主题，并从中提取关键词。下面是实现LDA中文关键词提取的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理，包括中文分词和停用词处理 |
| 2 | 构建词袋模型（Bag of Words）
原创
2024-03-03 04:47:14
479阅读
文章目录1 前言1.1 线性判别模型的介绍1.2 线性判别模型的应用2 demo数据演示2.1 导入函数2.2 训练模型2.3 预测模型3 LDA手写数字数据演示3.1 导入函数3.2 导入数据3.3 输出图像3.4 建立模型3.5 预测模型4 讨论 1 前言1.1 线性判别模型的介绍线性判别模型（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的监督学习算法，它旨在
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2023-10-03 19:17:13
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实验原理LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。LDA的目标是找到一个投影轴，使得经过投影后的两类样本之间的距离最大，而同一类样本之间的距离最小。LDA的过程可以分为以下几步：1.计算每个类别的均值向量。2.计算类内散度矩阵（Within-class scatter matr
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2023-06-18 14:56:52
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##################################################################################3两类的线性判别问题可以看作是把所有样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。Fisher线性判别的思想就是：选择投影方向，使投影后两类相隔尽可能远，而同时每一
