本文的方法主要分为两个步骤:首先使用LDA模型对文本进行主题建模,得到文本的主题信息;然后使用BERT模型对文本进行情感分析,利用主题信息作为额外的特征进行训练和预测。 1.主题建模(LDA) LDA是一种生成式概率模型,能够从文本数据中推断出主题。在本文中,使用LDA模型对文本数据进行主题建模,得到每个文本的主题分布。假设...
14.通过采用上述技术方案,使用bert获取短文本的向量表示,更好地提取了短文本的语义特征;通过借助lda主题模型抽取主题特征与语义特征进行融合,丰富了训练时的特征种类,也弥补了lda模型在短文本领域的不足,这些特征作为高质量输入传入transformer模型,再用单层神经网络连接transformer的输出向量,充分利用gpu资源,使对情感的分...
模型结构: 主要代码: import torchfrom torch import nnfrom torch import optimimport transformers as tfsimport mathimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.metrics import f1_scoreimport warningsimport reimport jiebafrom transformers import BertTokenizer, BertModelfrom transformers import BertConfig...
和LDA主题模型的用户兴趣模型构建方法.该方法将BERT模型和LDA主题模型融合,在训练过程中,模型不仅能够充分利用整个数据集的上下文信息,还能利用LDA获取隐语义信息,同时通过K-means聚类方法提取用户兴趣.实验结果表明,结合后的用户建模方法能够有效解决微博短文本的稀疏性以及上下文依赖性.与其他方法相比,提高了用户兴趣模型...
重庆市旅游目的地游客感知形象研究——基于LDA和朴素贝叶斯方法 本文利用UGC数据进行旅游目的地形象感知研究,基于LDA主题模型方法结合朴素贝叶斯模型,探究旅游目的地游客感知维度及其构成因子.研究发现:LDA主题分析,共确定了32个自... 董思梦 - 《现代营销(经营版)》 被引量: 0发表: 2021年 基于旅游在线评论的桂林旅...
本发明公开了一种基于LDA和BERT‑BiLSTM‑Attention模型的游客目的地形象可视化方法,属于旅游及目的地管理领域,包括以下步骤:S1:采集文本数据,对文本数据进行特征转换,然后对转换后的特征进行提取,转换为向量形式后使用LDA模型对主题进行建模,得到LDA主题模型,基于LDA主题模型获得游客目的地认知形象,S2:采集文本数据,对...