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'))['dat...
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...
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 ...
基于Bert的文本聚类工具:BERTopic 【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]...
BERTopic是一种基于Bert的文本聚类工具,能够有效处理和分析大量文本数据。通过预训练语言模型Bert的思想,BERTopic能够突出重点词汇或短语,提高聚类效果。本文介绍了BERTopic的工作原理、优势分析、应用场景,并通过一个社交媒体分析的案例展示了其在实际应用中的效果。了
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。
看起来您的连接到OpenAI的API似乎出了问题。您是否尝试直接使用openai来查看是否可以建立连接?
Description I am encountering a timeout issue when attempting to use the OpenAI API in conjunction with BertTopic. After initiating a request, it fails with a Read Timeout error after 600 seconds. Error Details requests.exceptions.ReadTi...
周俊贤:NLP系列之主题建模大赏(中):LDA/Top2Vec/BertTopic 工具篇26 赞同 · 1 评论文章 周俊贤:NLP系列之主题建模大赏(下):如何量化评估主题模型27 赞同 · 10 评论文章 前言 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...