lda模型和bert模型的文本主题情感分类实战_哔哩哔哩_bilibili 数据展示: 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.metric
可以说,主题模型是一个 NLPer 的必备技能。 本文主要介绍以下三种算法,LDA、Top2Vec、BertTopic,介绍这三种算法的原因是这三种算法都有好用的开源库,使用起来能快速满足日常的需求。 LDA LDA:Latent Dirichlet Allocation,潜在狄利克雷分配,02年提出 算法流程 以下就是LDA的蓝图,LDA是一个生成概率模型 假设有 D ...
from transformers import BertTokenizer, BertModelimport torch# 确保你的设备可以运行BERT模型device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 加载预训练的BERT模型和分词器tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertModel.from_pretrained('bert-base...
相比之下,LDA(Latent Dirichlet Allocation)则是一种基于词袋模型的文本聚类算法。LDA通过假设文档集合中存在一些潜在的主题,然后使用这些主题来描述文档集合中的文档。LDA通过构建一个词袋模型来创建主题,这个模型将每个单词视为独立的特征。然后,LDA使用这些主题来表示文档,从而进行聚类或分类。 在应用方面,BERT和LDA也...
上篇提到 LDA、Top2Vec、BerTopic 的原理,但毕竟最重要的还是落地,因此这篇介绍下这几个方法的开源库。 试验数据是汽车行业用户观点主题及情感识别,数据集来自网络公开的用户对汽车的相关内容进行评价,目标是利用主题模型来分许用户的偏好,从而快速、准确地了解消费者的需求。 数据如下说是,后续只用content列,其实subj...
LDA主题模型是一种高效的无监督学习算法,旨在从海量的文本数据中自动提取潜在的语义主题,该模型的核心思想在于将文档视为多个潜在主题的混合体现,每个主题则由一组特定的词汇集合来表征。在LDA模型中,文档被视为词袋模型,忽略词汇顺序,只关注词汇在文档中...
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bert模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。作为反汇编程序的IDAPro能够创建其执行映射，以符号表示（汇编语言）显示处理器实际执行的二进制指令。IDAPro可以从机器可执行代码生成汇编语言源代码，并使这些复杂的代码更具...
而主题建模算法LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种能够从文本数据中推断出主题的统计模型。LDA可以将文本数据转换为主题-词语分布,从而反映出文本的主题信息。 因此,本文提出了一种融合LDA和BERT的文本情感识别方法,通过结合主题建模和深度学习的优势,克服各自的缺点,提高情感识别的准确性和效果。 二、方法概述 本文...