前言本文采用的是BCDI2018汽车行业用户观点主题及情感识别任务中的语料集链接，这些语料集的格式如下：字段名称类型描述说明content_idInt数据ID/contentString文本内容/subjectString主题提取或依据上下文归纳出来的主题sentiment_valueInt情感分析分析出的情感sentiment_wordString情感词情感词其中训练集数据中主题被分为10类，包
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2024-06-16 18:16:43
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主题模型（topic modeling）是一种常见的机器学习应用，主要用于对文本进行分类。传统的文本分类器，例如贝叶斯、KNN和SVM分类器，只能将测试对象分到某一个类别中，假设我给出三个分类：“算法”、“网络”和“编译”让其判断，这些分类器往往将对象归到某一类中。但是如果一个外行完全给不出备选类别，有没有分类器能够自动给出类别判断呢？ 有，这样的分类器就是主题模型。 潜在狄立
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2023-10-28 18:02:10
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# 用 Python 实现新闻主题分类
作为一名刚入行的小白，了解新闻主题分类的流程至关重要。下面我将通过一系列步骤，详细介绍如何使用 Python 实现新闻主题分类的基本过程，同时提供必要的代码和解释。
## 流程概述
以下是实现新闻主题分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------
# 新闻主题分类：用Python实现自动化分类
在数字化时代，每天都有成千上万的新闻涌现。在这样的信息洪流中，如何快速、准确地对新闻进行主题分类，是一个亟需解决的问题。本文将介绍如何利用Python实现新闻主题分类，帮助我们更好地处理和理解新闻信息。
## 一、新闻主题分类的意义
新闻主题分类能够帮助读者更快速地定位感兴趣的内容，同时也利于新闻平台进行信息推送、广告定向等业务。通过对新闻进行
（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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主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis无监督提取文档主题——LDA模型 1.1 准备工作 1.2 调用api实现模型LDA的可视化交互分析——pyLDAvis 2.1 安装pyLDAvis 2.2 结合gensim调用api实现可视化 p.s. 保存结果为独立网页 p.p.s. 加快prepare速度？ 2.3 如何分析pyLDAvis可视化结果 2.3.1. 每个主题表示什么意义？ 2.
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2024-01-12 15:21:22
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# 基于Python的LDA主题分类训练
在处理文本数据时，我们常常希望从中提取出主题信息，以便更好地理解和分析数据。Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是一种常用的主题模型，可以帮助我们实现这一目标。本文将介绍如何用Python实现LDA主题分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是LDA？
LDA是一种生成式概率模型，旨在通过文档中出现的单词来识别各个主题
# 主题分类与自然语言处理（NLP）
随着科技的发展，自然语言处理（NLP）在各个领域的应用日益广泛。主题分类是NLP中的一个重要任务，它的主要目标是根据文本内容将其分配到多个主题类别中。本文将介绍主题分类的基本概念、常用方法以及用Python实现一个简单的主题分类示例。
## 一、主题分类的概念
主题分类是将文本数据分配到预定义的类别中。例如，在新闻网站中，文章可能会被标记为“体育”、“
0 前言看完前面几篇简单的文章后，思路还是不清晰了，但是稍微理解了LDA，下面@Hcy开始详细进入boss篇。其中文章可以分为下述5个步骤：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（在本文第4 部分阐述）一个采样：Gibbs采样 本文便按照上述5个步骤
1.文本分类任务 1.1 情感分类主要是分析文本中人的情感，比如产品评论、电影评论、推特，提取文本的极性和观点，包括二分类或者多分类。1.2 新闻分类新闻分类系统可以帮助用户实时获取感兴趣的信息。 识别新兴新闻主题并根据用户兴趣推荐相关新闻是新闻分类的两个主要应用。1.3 主题分析主题分析试图通过识别文本主题来自动从文本中获取含义。主题分类是主题分析最重要的组成技术之一。 主
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2024-01-29 11:31:24
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1 SELECT * FROM `bbs_forum_threadclass` LIMIT 0 , 302 update bbs_forum_forumfield set creditspolicy='a:0:{}',formulaperm='a:5:{i:0;s:0:"";i:1;s:0:"";s:7:"message";s:0:"";s:5:"medal";N;s:5:"u
原创
2022-09-12 01:46:21
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LDA模型LDA是自然语言处理中非常常用的一个主题模型，全称是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）。作用是将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，然后通过分析分到同一主题下的文档抽取其实际的主题（模型运行结果就是一个索引编号，通过分析，将这种编号赋予实际的意义，通常的分析方法就是通过分析每个topic下最重要的term来进行总结归纳），根据主题分布进行主
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2023-07-08 17:36:42
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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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2021-4月Python 机器学习——中文新闻文本标题分类(简单容易版)试题说明 任务描述 基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别数据说明 THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生
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2023-10-20 22:19:25
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作者：Kung-Hsiang, Huang编译：ronghuaiyang导读LDA是文档分类上的经典算法，如何应用到推荐系统上，大家可以看看。 Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种无监督发现语料库底层主题的主题建模算法。它已被广泛应用于各种领域，特别是在自然语言处理和推荐系统中。这篇博文将带你从LDA的概况介绍到详细的技术说明，最后我们将讨论LDA在推
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2024-08-23 16:21:52
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在这篇博文中，我们将探讨如何解决小说主题分类的自然语言处理（NLP）问题。这个过程涵盖了从环境配置到调试技巧的整个工作流。我们将详细分解每个阶段，旨在为开发者和研究人员提供清晰的步骤和指导。
首先，我们来看环境配置。这一步骤确保了我们所有必要的依赖和工具都已经安装和配置好，以便在这个项目中顺利运行。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装Pytho
# 自然语言处理（NLP）主题分类代码
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及计算机与人类语言之间的交互。在NLP中，主题分类是一个常见的任务，它可以帮助计算机理解文本内容并将其归类到不同的主题中。
在本文中，我们将介绍一个简单的NLP主题分类代码示例，使用Python编程语言和机器学习库scikit-learn。
## 1. 安装所需库
首先，我们需要安装sciki
原创
2024-03-03 04:49:58
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大家好，我是泰哥。我之前做实体标注项目使用过标注精灵、BRAT、YEDDA、DeepDive等标注工具，这些工具虽然可以满足实体标注需求，但安装过程复杂、英文界面、有时会有卡顿，对标注人员都很不友好。而我目前要做的任务需要能同时对数据进行实体标注和文本分类标注，以上提到的工具都很难满足，分开标注效率又太低。于是我找到了rasa-nlu-trainer标注工具，免费、无需安装、无需注册、操作快捷且能
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2023-09-12 23:11:21
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不想使用py自带的文件管理管理要链接到的相册链接（使用 txt 文件记录），决定使用数据库。数据库管理系统（DBMS, Database Management System）：一个软件，通过接受程序发送的指令使用封装好的程序对文件和文件夹进行处理。数据库管理系统可以不配置在本地进行远程连接。本次学习MYSQL数据库。一些类比：数据库——文件夹表——EXCEL文件 数据行——EXCEL中的
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2023-11-27 19:28:54
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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
