topic model

主题模型(topic model)到底还有没有用,该怎么用?

（1）短文本主题建模的利器 ---Biterm Topic Model 从原理上说，BTM是一个非常适合于短文本的topic model，同时，作者说它在长文本上表现也不逊色于LDA。BTM模型首先抽取biterm词对。抽取的方法是：去掉低频和stopword；对于短文本（如tweets或百度知道等），取一个doc中的任意两个词对；对于

主题模型(Topic Model)

LSA（潜在语义分析）基于线性代数的奇异值分解（SVD）方法，降维文档-词矩阵，提取潜在语义信息。计算步骤包括构建文档-词矩阵，进行SVD，选择前k个奇异值降维。PLSA（概率...

bertopic模型的具体流程 - 人工智能 - CSDN问答

明树来的博客在当今数据驱动的时代,主题模型(Topic Model)作为一种能够从大规模文本数据中自动发现潜在主题结构的技术,已被广泛应用于舆情分析、...

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...

主题模型为什么不适合处理短文本?

Topic Model的原理是认为经常贡献在同一个文档里的词语来自同样的主题分布。短文本往往是类似于推文之类的文本，描述了一个事情，比如我今天去...

我是这样一步步理解 - - 主题模型(Topic Model)、LDA...

确定LDA的topic个数通常需要根据实际应用场景和数据量来决定。在推荐系统中，解决冷启动问题的方法通常是基于内容的推荐。对于用户冷启动，可以通过用户的注册信息、搜索关键词...

Bertopic主题分析 - 编程语言 - CSDN问答

当我尝试把第81行改为topic_model.get_topic_info(filtered_text) ,发现报错,结果如下:

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