基于LDA 主题模型进行关键词提取 语料是一个关于汽车的短文本,下面通过 Gensim 库完成基于 LDA 的关键字提取。整个过程的步骤为:文件加载 -> jieba 分词 -> 去停用词 -> 构建词袋模型 -> LDA 模型训练 -> 结果可视化。 #引入库文件 import jieba.analyse as analyse import jieba import pandas as pd from ...
提取关键词的方法非常多:我们还可以用TextRank这种算法来提取关键词;也可以用LDA来提取主题词,作为关键词;等等。 注意:本文为李鹏宇(知乎个人主页zhihu.com/people/py-li-)原创作品,受到著作权相关法规的保护。如需引用、转载,请注明来源信息:(1)作者名,即“李鹏宇”;(2)原始网页链接,即当前页面地址。如有疑问...
由此,本研究先采取TF-IDF文本特征提取法提炼出影响博士生学术韧性因素的特征词;再用LDA主题挖掘法划定特征词的类型作为博士生学术韧性的影响因素;最后,本研究选取代表性人物进行访谈,进一步厘清影响博士生学术韧性的各因素之间的关系并提高结论的可...
可以使用pyLDAvis库对LDA模型进行可视化,生成交互式的主题模型可视化图表,并保存为HTML文件。 分析LDA主题分析结果,根据关键词和文档-主题分布了解每个主题的含义和特点,理解文本数据中不同主题的分布情况。 可以进一步对文本数据进行主题分析,根据文档-主题分布确定每个文档最可能的主题,并将主题信息添加到原始数据中。 通...
上图所示的是用 tf-idf 对语料库进行进一步分析后的结果矩阵的一部分 1.3LDA 矩阵 1.3.1LDA 模型的介绍 LDA 模型的全称是隐含狄利克雷分配(LDA,LatentDirichletAllocation)。是一种今年来发展起来的一种非常重要的离散数据集合的建模方法。其主要的功能就是可以生成文本的主题分布向量,分析然后挖掘出文本的潜在知识。
Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF、LSA、LDA和Word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。因此,可根据主题建模的思想,建立车辆交通事故影响因素主题分析模型...
本文同样采用TF-IDF和主题模型LDA筛选出豆瓣影评中重要的情感词语,经去重筛选影评情感特征词,举例如表2所示。人工筛选影评情感特征词与常用的正面和负面的情感词(知网Hownet和清华大学构建中文褒贬义词典)进行整理去重,形成影评情感特征词集。 表2 影评情感特征词 ...
2.关键词提取 3.主题模型(LDA/TWE) 4.词的两种表现形式(词袋模型和分布式词向量) 5.关于文本的特征工程 6.文本挖掘(文本分类,文本用户画像) 内容: 1.分词 分词是文本处理的第一步,词是语言的最基本单元,在后面的文本挖掘中无论是词袋表示还是词向量形式都是依赖于分词的,所以一个好的分词工具是非常重要的。
主题分析和分类常用的方法有:TF-IDF、LDA、LDA等。 1. TF-IDF方法 TF-IDF(TermFrequency-inverseDocumentFrequency)是一种常用的文本特征提取方法,该方法基于词项频率和词项在文本库中的逆文档频率对文本进行特征提取,其中TF表示词项频率,是指某一词项在文档中出现的次数;IDF(Inverse Document Frequency)是指文档库中...
Dirichlet Allocation)模型[1-3]为语料库及文本建模，利用快速Gibbs 抽样进行推理，间接计算模型参数，获取词汇的概率分布。依照香农信息提取片段主题词，通过语料库的词汇聚类产生联想。实验表明以该方法抽取文本的主题词，其结果基本符合人的直觉判断，明显优于其他模型及方法。2 LDA 模型 目前的概率主题模型一般基于...