BERTopic中的MMR算法指的是Maximal Marginal Relevance(最大边际相关性)算法,这是一种用于文本摘要和信息检索的技术,用来平衡相关性(relevance)和信息多样性(diversity)。虽然MMR最初是在信息检索领域被提出用以改进文档排序,但在BERTopic中,MMR被用于选择代表性词汇,以生成描述主题的关键词。 MMR算法的基本思想是在选...
bertopic函数 BERTopic函数是用于文本主题建模的创新工具 。 它结合了BERT等模型的优势实现高效主题分析 。BERTopic可处理多种语言的文本数据 。该函数能快速提取文本中的潜在主题 。其优势在于对复杂语义的精准理解 。在文档分类任务中BERTopic表现出色 。BERTopic函数支持对海量文本的处理 。它利用词嵌入技术获取词语...
bertopicpython函数 BERTopic是基于BERT等模型进行主题建模的Python函数 。 它能高效处理文本数据并提取有意义的主题 。BERTopic可利用预训练的强大特征 。其具备自动发现文本集合中潜在主题的能力 。能在大规模文本语料库上进行快速主题分析 。提供了灵活的参数设置以适应不同需求 。可以将文本映射到已发现的主题类别中...
为了在BERTopic和Top2 Vec之间进行公平的比较,HDBSCAN和UMAP的参数在主题模型之间是固定的。 为了测量BERTopic跨语言模型的通用性,在BERTopic的实验中使用了四种不同的语言模型,即通用句子编码器(Cer等人,2018年),Doc 2 Vec,和“all MiniLM-L 6-v2”(MiniLM)和“all-mpnet-base-v2”(MPNET)SBERT型号。 最后,B...
在使用Bertopic主题模型的过程中,会遇到这种问题,某一个主题是空,主题词全是逗号这种情况。 原因可能是以下这些: 停用词表不完整:停用词表可能只有中文逗号或者英文逗号,实际文本中要注意区分中文逗号和英文逗号。并且与文本中的字符编码一致(utf-8) 分词问题:在使用jieba进行中文分词时,如果逗号紧跟在词语后面,可能...
通俗易懂的BERTopic系列教程,可代替LDA、DTM主题模型、动态主题模型,含代码开源代码、笔记地址:https://github.com/lynn1885/BERTopic-Tutorial各位同学大家好,因为在论文中正好用到BERTopic框架,感觉这个框架很有意思,所以就把使用经验总结了一下,录制了这样一个视
BERTopic是一种基于Transformer架构和BERT预训练模型的主题模型,具有强大的主题提取能力。本文将介绍BERTopic的基本原理、实现步骤以及如何使用Python进行应用。二、BERTopic原理BERTopic的核心思想是利用BERT预训练模型对文本进行编码,并通过非监督学习的方式提取主题。它采用自下而上的方式,从词汇级别逐步聚合到主题级别,...
在BERTopic模型整个运算过程中,文本转向量是最耗时的,如果每次运行都重新生成文本的语义向量,那时间成本是不可接受的。 所以我们需要先把文本转换成向量,保存成本地文件。这样在用BERTopic模型的时候就无需训练,直接从本地加载即可 代码:get_topic_use_emb.ipynb 学习不同的词嵌入向量 (二)理解:我们要怎么做 1...
BERTopic 是一种主题建模技术,它利用 Transformer 和 c-TF-IDF 来创建密集的集群,允许轻松解释主题,同时在主题描述中保留重要词。 BERTopic亮点 支持引导式Guided 支持(半)监督式 支持动态主题。 支持可视化 本文使用中文文本数据展示BERTopic部分功能,如果对英文数据感兴趣,可以前往https://github.com/MaartenGr/BER...