topic+model

主题模型(topic model)到底还有没有用,该怎么用?

（2）多主题文本建模的利器 --- Multi-Grain Topic Model 考虑这样一个应用场景，有关于联想、戴尔、苹果三台笔记本电脑的若干评论数据，Multi-Grain Topic Model（细粒度的主题模型）基于全局和局部信息，既发现了宏观上的大主题，比如评论对应的品牌 --- 联想、戴尔、苹果；微观上的小主题，苹果电脑

主题模型(Topic Model)

主题模型是自然语言处理中的重要工具，它能自动从大量文档中提取主题信息，帮助理解文档集结构，支持文档分类、聚类和信息检索。LSA（潜在语义分析）基于线性代数的奇异值分解...

Bertopic主题分析 - 编程语言 - CSDN问答

在您的代码中,filtered_text 是一个包含文本的列表,而 topic_model.get_topic_info() 需要一个整数参数,表示要获取哪个主题的信息。因此,您...

目前有比 Topic Model 更先进的聚类方式么?比如针对短...

Topic Model(主题模型）如果从99年Hofmann提出pLSA开始，发展了近20年了。这20年里出现了很多东西，最近一些年也有长足的发展，只是被深度学习...

机器学习中的模型到底是指什么?

一、主题模型主题模型（Topic Model）是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。直观来讲，如果一篇文章有一个中心思想，那么一定存在...

什么是topic model

在机器学习和自然语言处理领域，topic model指一种统计模型，用来从一批文档的集合中发现抽象的主题/论题。In machine learning and natural language processing, a topic ...

BERTopic如何自动确定主题数量? - 编程语言 - CSDN问答

**常见技术问题：** BERTopic 并不真正“自动确定”最优主题数量——它默认使用 c-TF-IDF + HDBSCAN 聚类，而 HDBSCAN 本身虽能自适应...

Gensim ldamodel训练处主题模型之后,怎么计算每个文档...

已经在wiki上做了ldamodel，但是使用的时候发现只能得到一个文档的topic分布，源码看的有点晕，主题的分布应该是跟上下文相关的，也就是每个词…也在学主题模型，想找一些关于gensim的中文资料的，结果只看到了这个题目，无奈，只能去啃源码和哈夫曼的论文 matthewdhoffman.com 。首先介绍下ldamodel的几个属性和