Yin B, Zhao M, Guo L, et al. Sentence-BERT and k-means based clustering technology for scientific and technical literature[C]//2023 15th International Conference on Computer Research and Development (ICCRD). IEEE, 2023: 15-20. 摘要直译 科技文献的参考书目是科技文献中所有关键信息的集合。科技文...
Series(name=feat_names_Kmeans, data=y_pred), df], axis=1) train_kmeans.to_csv("raw_data_clustered.csv", index=False) 其中raw.csv文件只需要拥有sentence列即可,为需要进行聚类的句子原始数据。 requirements.txt如下,以上脚本基于python3运行无误。 torch==1.9.1 transformers==4.12.5 pandas==1.4....
BERT主题建模情感分析聚类文本相似度伴随着微博,知乎等新兴社交媒体的兴起,越来越多的平台关注互联网社交属性,形成诸如豆瓣等社交媒体网站,将书籍,电影等艺术作品与社交融合作为新的趋势.在此背景下,情感分析作为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)中的一个重要研究领域,受到了研究人员的关注.通过情感分析可以...
聚类:最后,使用聚类算法(如K-means、层次聚类等)对句子向量进行聚类。聚类的数量可以根据具体需求进行调整。 示例代码 以下是一个使用Python和Hugging Face的Transformers库进行BERT句子编码和K-means聚类的示例代码: 代码语言:txt 复制 from transformers import BertTokenizer, BertModel from sklearn.cluster import KM...
K-means聚类算法作为自然语言处理(NLP)领域中的经典算法,凭借其高效性与简洁性得到了广泛应用。其核心原理是基于距离度量和误差平方和最小化,通过迭代过程将数据划分为K个不同的簇,使得同一簇内的数据相似度较高,而不同簇之间的数据相似度较低。该算法模型设计简洁,所需参数数量较少,且无需预先计算完整的距离矩阵...
K-means聚类算法作为经典的无监督机器学习方法,能够根据数据之间的相似性进行自动聚类,为数据的处理和分类提供了有效的工具。 因此,本研究提出基于LDA-BERT模型的金融科技领域主题识别与分类方法。该方法融合了LDA的主题建模能力、BERT的语义表征优势以及K-me...
AP 聚类具有如下优势:(1)不需要事先指定聚类的数量。聚类的数量,由参考度(preference) S(i,i)的初始值与数据的分布共同决定;(2)聚类的结果不会多次运行而随机变化。这比通用的 k-means 聚类更加稳定;(3)适用于非对称与稀疏的相似性矩阵[12]。
parameter quantization使用的是少的bits表示一个value,具体的话,可以使用k-means的方法将权重进行clustering,例如下图所示,我们可以将一个模型的权重聚类成4种,然后每一种都使用2bit表示。如果使用Huffman code表示,能减少更多的空间。 占坑:参考Compressing BERT for faster prediction ...
基于BERT和K-Means的情感分析系统设计及应用 来自 掌桥科研 喜欢 0 阅读量: 12 作者: 闫智超 摘要: 伴随着微博,知乎等新兴社交媒体的兴起,越来越多的平台关注互联网社交属性,形成诸如豆瓣等社交媒体网站,将书籍,电影等艺术作品与社交融合作为新的趋势.在此背景下,情感分析作为自然语言处理(Natural Language ...
最后,基于LDA主题模型存在的不足,并梳理当下文本挖掘中的主流模型,在此基础上提出了一种新的基于LDA-BERT-K-means模型的文本主题识别方法.该模型首先通过拼接LDA主题特征向量和BERT语义特征向量,在一定程度上弥补了传统LDA主题模型上下文语义关联缺失的不足,其次利用K-means聚类算法对拼接后向量进行语义关联聚类分析,...