BERTopic是一种完全基于BERT预训练模型的文本聚类工具。BERT是一种预训练的深度学习模型,它通过对大量文本数据进行训练,可以学习到丰富的语言特征和语义信息。在BERTopic中,这种强大的语言理解能力被用于文本的表示和聚类,使得文本聚类过程更加精准和高效。 首先,BERTopic使用BERT对输入的文本数据进行编码。在这个过程中,B...
pip install bertopic[spacy] pip install bertopic[use] 快速开始¶ 我们首先从包含英文文档的著名20 个新闻组数据集中提取主题: from bertopic import BERTopic from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers', 'footers', 'quotes'))['data...
BERTopic在多个文本聚类任务中都取得了很好的效果。例如,在一个新闻分类任务中,BERTopic将新闻文章分为政治、经济、体育等不同的主题类别,取得了很高的准确率和召回率。此外,BERTopic还可以用于产品评论的分类、社交媒体的监控、垃圾邮件的识别等应用场景中。 总之,基于BERT的文本聚类工具BERTopic是一种非常有效的文本聚...
【干货推荐] 基于Bert的聚类工具:BERTopic 【简介】:BERTopic是一种主题建模技术,它利用?变换器和c-TF-IDF创建聚类簇,使主题易于理解,同时在主题描述中保留重要的单词。 同时可以支持类似于LDAvis的可视化。 【快速上手】 安装pip install bertopic[visualization] 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
BertTopic 《BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure》 为了克服 Top2Vec 的缺点,BertTopic 并不是把文档和词都嵌入到同一个空间,而是单独对文档进行 embedding 编码,然后同样过降维和聚类,得到不同的主题。但在寻找主题表示时,是把同一个主题下的所有文档看成一个大文档,然后通过...
单文本分类任务:对于文本分类任务,BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号,并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示,用于文本分类,如下图所示。可以理解为:与文本中已有的其它字/词相比,这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字/词的语义信息。
visualizationpythonpython3topicmodelingbert-topictopic-dash UpdatedJul 20, 2022 Jupyter Notebook aniketcomps/BERT-Topic-Modeling Star0 Topic Modeling on WallStreetBets subreddit and recommending stocks based on sentiment analysis sentiment-analysistopic-modelingbert-topic ...
BertTokenizer 有以下常用方法: from_pretrained:从包含词表文件(vocab.txt)的目录中初始化一个分词器; tokenize:将文本(词或者句子)分解为子词列表; convert_tokens_to_ids:将子词列表转化为子词对应下标的列表; convert_ids_to_tokens :与上一个相反; ...
自然语言处理(NLP)领域在近年来发展迅猛,尤其是预训练模型的出现带来了重大变革。其中,BERT 模型凭借其卓越性能备受瞩目。然而,对于许多研究者而言,如何高效运用 BERT 进行特定任务的微调及应用仍存在诸多困惑。 本文聚焦于此,旨在为读者详细剖析基于 Pytorch 的 BERT 模型在自然语言处理任务中的微调方法与实际应用。通过...
自然语言处理(NLP)领域在近年来发展迅猛,尤其是预训练模型的出现带来了重大变革。其中,BERT 模型凭借其卓越性能备受瞩目。然而,对于许多研究者而言,如何高效运用 BERT 进行特定任务的微调及应用仍存在诸多困惑。 本文聚焦于此,旨在为读者详细剖析基于 Pytorch 的 BERT 模型在自然语言处理任务中的微调方法与实际应用。通过...