两种办法，一种是用百度的API，效果还可以，不过好像每天有50次的调用的限制from aip import AipImageClassify
import cv2
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 'X'
API_KEY = 'X'
SECRET_KEY = 'XX'
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_
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2023-09-25 18:47:44
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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
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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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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# LDA计算主题强度的Python示例
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，主题建模是用于发现文本数据中隐藏主题的一种有效技术。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是最常用的主题建模方法之一。本文将讨论如何使用Python实现LDA模型，并计算主题强度。通过这篇文章，您将了解LDA的基本概念、Python代码示例以及如何可视化结果。
## LDA的基本原理
原创
2024-08-29 05:16:08
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在现代信息技术环境中，主题计算无疑是一个备受关注的话题。如何计算一个主题的强度可以帮助我们量化信息价值、优化内容创作流程并提高效率。本文将围绕如何使用 Python 进行主题强度计算，详细阐述处理过程中的各个步骤。
### 背景定位
在现实场景中，企业常常需要分析大量文本数据，提取出主题的强度以优化市场策略和产品设计。比如，某科技公司在推出新产品前，希望深入分析竞争对手的评价，以便更好地迎合市场
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1 情感分析1.2 LDA模型二、 数据集三、实验及结果分析3.1 实验环境搭建3.2 模型训练最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别
今天分享一个论文ACL2020-tBERT[1]，论文主要融合主题模型和BERT去做语义相似度判定，在特定领域使用这个模型，效果更明显。掌握以下几点：【CLS】向量拼接两个句子各自的主题模型，效果有提升尤其是在特定领域的数据集合会有更好的表现。第二点这个特定领域发现还挺有意思的，感兴趣的可以在自己数据集做个试验扩展。1. 架构图先看架构图：tbert架构图模型架构比较简单，BERT这边使用的【CL
一、LDA含义：1、一种无监督的贝叶斯模型。 在训练时不需要手工含有label的训练集，仅仅给出文档集以及指定的主题数量k即可（如有100篇文章，需要划分为10个主题） 2、一种词袋模型。 它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间不考虑顺序关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中的每一个词都可以由其中的一个主题生成。（每个主题之间的词，无交集。） 3、一种主题模型。 它可以将文档集中的每篇
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2023-11-29 16:26:53
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# 使用LDA模型计算主题强度的步骤
主题建模是自然语言处理（NLP）中的一项重要技术，它帮助我们理解文本数据中的主题结构。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种流行的主题建模算法。本文将教会你如何通过Python实现LDA模型来计算主题强度，适合初学者。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确整个过程的步骤如下：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-30 04:14:23
401阅读
1. LDA模型是什么LDA可以分为以下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。一个采样：Gibbs采样关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（Latent Diri
KLWP带给小伙伴们。一款超级有趣的壁纸制作软件，提供更多的壁纸制作素材，超多模板可以轻松使用，每天还会为用户更新最新的手机壁纸，动态壁纸静态壁纸全部都有，超多壁纸风格，总有一款壁纸适合你哦!KLWP说明软件全称叫“Kustom LWP”，喜欢就赶快下载吧!KLWP详情KLWP是有史以来功能最强大的动态壁纸创建者，可让您的Android启动器看起来独一无二!使用其强大的WYSIWYG(所见即所得)
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2024-05-28 10:07:33
148阅读
一：主题模型有很多种，现在比较常用的是PLSA和LDA这两种主题模型，还有Unigram model和mixture Unigrams model我将循序渐进的说一下这四种模型： 1：Unigram model思想：这种方法只是根据先验概率去生成文档，首先我们要有一篇已知文档W=（w1,w2,....wn)，p(wn)表示单词wn的先验概率，所以生成的文档p(w)=p(w1)*****p
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2024-04-18 10:17:45
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语义透镜顾客满意度和关注点我们对于评价数据进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行分析，换言之，LDA提供了一种较为方便地量化研究主题的机器学习方法。我们使用最大似然估计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比较大。将模型生成的20个主题中的高频词取出。图表1根据各个主题的高频关键词，大概可以将顾客关注点分成5个部分：商家品
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2023-09-15 22:18:37
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【收藏】Word样式、样式集、主题、模版怎么区分？进来围观学习了~ 我们先来按照层次关系从小到大排序：样式<样式集<主题<模板接下来，我们按照层次关系从小到大开始了解它们之间的的区别。（1）样式样式就是Word格式的合集，比如说段落、字符、表格这些对象你想设置的格式。Word有字符、段落、链接段落和字符、表格、列表五种样式类型。自带的样式很多，如果对样式的格式不满意，可
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2024-04-30 17:03:20
70阅读
1. 简介 在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出
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2024-04-30 17:06:30
253阅读
目录LDA主题模型1.LDA主题模型原理2.LDA主题模型推演过程3.sklearn实现LDA主题模型（实战）3.1数据集介绍3.2导入数据3.3分词处理 3.4文本向量化3.5构建LDA模型3.6LDA模型可视化 3.7困惑度 LDA主题模型 1.LDA主题模型原理 其实
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2024-04-04 08:40:04
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什么是话题模型（topic model）？话题模型就是用来发现大量文档集合的主题的算法。借助这些算法我们可以对文档集合进行归类。适用于大规模数据场景。目前甚至可以做到分析流数据。需要指出的是，话题模型不仅仅限于对文档的应用，可以应用在其他的应用场景中，例如基因数据、图像处理和社交网络。这是一种新的帮助人类组织、检索和理解信息的计算工具。通过这类算法获得的那些主题都可以比喻成望远镜不同的放大倍数。我
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2024-03-01 11:06:34
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目录一、使用sklearn里面的LatentDirichletAllocation做主题挖掘二、使用gensim的ldamodel做主题挖掘三、如何将结果可视化四、如何确定主题数4.1 观察可视化图形4.2 使用模型检验指标判断 这一步的实现是建立在分词工作已经做好了的基础上，具体方法可以参考我之前的文章，这里不再重复说明。这里介绍两种方法，两种方法都好用，看你习惯哪种了。一、使用sklearn
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2024-03-21 22:49:01
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