利用BERTopic进行中文文本主题聚类 最近在做主题聚类,想从历史文献文本中抽取一些主题。 但是实用LDA发现效果不好,于是找到了BERTopic这个模型。看完论文发现是主要是针对英语的,因此自己在源码上稍微做了一点修改用到中文文本上。后来发现根本不用改源码,呵呵。。。 BERTopic的原理是先对文档进行聚类,然后根据tf-idf寻...
Bertopic是一种适用于中文文本的主题建模技术,可以通过对中文文本进行分词和编码操作,提取文本中的主题信息。其使用步骤包括安装所需的库和数据集、进行数据预处理、构建Bertopic模型、训练模型、主题分析和可视化以及主题应用。通过使用Bertopic,我们可以更好地理解中文文本的主题内容,为文本分析和应用研究提供有力支持。
BERTopic本身是为英文任务设计的,不适应于中文任务,因为英文无需分词,词与词之间天然用空格隔开,BERTopic对英文文本直接提取BERT特征,然后在空格隔开的词上找每个Topic的关键词,很便捷;对于中文来说,中文是需要分词的,如果对中文文本整体提取特征,就需要在中文的分词结果上提取每个Topic的关键词; 由于提取的是BERT特征...
bertopic中文文本-回复 什么是BERTopic? BERTopic是一种基于预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的主题模型。它可以自动发现给定文本数据中的不同主题,并为每个主题分配一个标签。BERTopic通过应用基于图的文档聚类方法来实现这一目标,它使用了传递型聚类算法,能够将相似的文档聚集到一...
BERTopic 中文使用範例. Contribute to Aidenzich/HelloBERTopic development by creating an account on GitHub.
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[BERTopic中文文本]是一个处理中文文本主题建模的开源工具,它基于"BERT"(自然语言处理模型)和"Topic Modeling"(主题建模)的思想。它能够帮助用户有效地对大量的中文文本进行主题分析和聚类,从而为用户提供有关文本内容的有价值洞察。 主题建模是一种从文本数据中提取和识别主题的方法,它能够帮助我们理解文本背后的信息...
单词演义法:绕过中文解释,用你认识的单词推出单词 basin(盆地)= base+in plain(平原)= plate(盘子) between(两者之间)= be+two+in twin(孪生子)= two+in baton(警棍)= beat(打)+on combat(打斗)= com+beat debate(争论) = de(往下)+beat
处理中文文本时也能取得不错的效果 。支持增量学习,新数据可更新主题模型 。主题模型的训练速度相对较快 。可通过减少维度来简化主题表示 。能评估主题模型的质量和稳定性 。为主题标签提供多种策略 。 可以处理非结构化的自由文本数据 。与传统主题模型方法有不同的优势 。能根据文本数据动态调整主题数量 。提供了...