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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# 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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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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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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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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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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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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在当今信息爆炸的时代，学术研究的需求已经逐渐向更高效的主题分析转变。尤其是 Python 在数据处理和分析方面的强大能力，使得“python 论文主题分析”成为一个令人关注的话题。本文将深入探讨如何在这一领域进行探索与实践，特别是在主题挖掘与文本分析中的应用。
### 适用场景分析
在各类学术研究、市场调研和内容创作中，提炼和分析主题信息的能力显得尤为重要。Python 作为一种灵活易用的编程语
# Python 分析主题顺序
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现 Python 分析主题顺序。这是一项重要的技能，可以帮助你更好地组织和分析大量的数据。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 整体流程
下面是实现 Python 分析主题顺序的整体流程。我们将使用以下步骤来完成这个任务：
1. 收集数据
2. 清理数据
3. 分析数据
4. 可视化数据
原创
2024-01-07 10:31:41
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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
# LDA主题分析 python实现指南
## 介绍
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，用于发现文档集合中隐藏的主题结构。它可以帮助我们理解文本数据，并从中提取有用的信息。本文将指导你如何使用Python实现LDA主题分析。
## LDA主题分析流程
下面是实现LDA主题分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-07-23 06:28:23
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# Python主题强度分析指南
## 引言
主题强度分析（Topic Strength Analysis）是一种常用的文本挖掘技术，可以帮助我们了解文本中不同主题的表现强度。本文将带领您了解如何使用Python进行主题强度分析，包括整个流程的概述和具体的代码实现。
## 主题强度分析流程
在进行主题强度分析之前，我们首先需要明确所需的步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
前文摘要：
微博热门话题：#中印双方达成五点共识# 阅读量2.4亿，讨论7430条。
1、数据采集，使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息；
2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分析，采用snownlp库，寻找政治类积极和负面词向量做一个训练，再进行评论分类；
3、对博文及评论作者信息进行分析，查看调
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2023-06-27 10:37:47
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Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。python发历史Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 &
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2024-06-18 21:25:55
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先上图:1.词云图2.评价星级饼图3.简报（好评率，最好评价，最差评价）最好评价：很好看的！剧情有倒叙说看不懂的往下看就行！任嘉伦演技很厉害了，那岚岳林敬两个人很容易分开，演可爱也是一点不尴尬就是很不错！张慧雯长的也挺可爱的~关于剧情倒叙很多伏笔很多，作为一个原创剧本我个人很满意！每个人都有自己的小心思小秘密，需要观众一点一点揣摩~没有绝对坏人，对于明尊我也不是很讨厌，可能因为演技太好有点被林源圈
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2024-06-05 19:36:27
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电影主题分析的情感分析在如今的影视行业中扮演着重要的角色，能够帮助制作团队了解观众的情感反馈和偏好，以便更好地进行创作。在这篇博文中，将详细记录如何使用 Python 来实现电影主题的情感分析，具体包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和进阶指南。
## 环境配置
为了进行电影主题分析的情感分析，我们首先需要配置好相应的环境。以下是我们将使用的主要库和工具：
- Python
LDA(Latent dirichlet allocation)是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。隐性语义分析的实质是要利用文本中词项(term)的共现特征来发现文本的Topic结构，这种方法不需要任何关于文本的背景知识。文本的隐性语义表示可以
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2023-06-15 09:48:55
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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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