步骤1:加载数据 在本NLP教程中,我们将使用2020年东京奥运会推文,目标是创建一个模型,该模型可以根据推文的主题自动分类。 复制 #load data import pandas as pd df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/data/tokyo_2020_tweets.csv", engine='python') # select only 6000 tweets dfdf =...
政策文本主题挖掘方法1-DIKW-COOC-CiteSpace-VOSviewer-Gephi-ucinet 学术点滴 5561 0 🌃一键进入梵高星空 小熊糖酱nini 1.8万 1 方法三 政策文本相似度计算与可视化-DIKW-COOC-CiteSpace-Vosviewer-Ucinet-Gephi 学术点滴 1.4万 0 10-SBERT句子向量+K均值聚类-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/...
步骤1:数据预处理 在使用BERTopic之前,我们首先需要进行数据预处理。这包括文本清洗、分词和向量化等步骤。 文本清洗是指去除文本中的特殊字符、标点符号和数字等无意义的内容。我们可以使用Python的正则表达式库对文本进行清洗。 分词是将文本拆分成单个单词或短语的过程。常用的分词工具有NLTK和spaCy等。我们可以使用这些...
使用bertopic建模后,-1类(该类评论没有分配主题)的评论数量超过总体评论的一半,这种噪声多的情况正常吗?要怎么处理比较好呢? [图片]显示全部 关注者2 被浏览48 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和...
1.收集和准备数据:首先,我们需要收集与我们想要可视化的数据相关的相关数据。这些数据可以来自各种来源,例如调查,实验,数据库等。一旦数据收集完成,就需要对其进行预处理和准备。这可能包括数据清洗,处理缺失值,转换数据类型等。 2.选择合适的类别和指标:确定我们想要可视化的类别和统计指标。例如,如果我们想要比较不同产...
07-1科学主题演化路径绘制DIKW、COOC、CiteSpace、Vosviewer、Gephi、bibexcel、bicomb、ucinet 学术点滴 1695 0 12-KeyBert中文分词-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/BERTopic/Top2Vec主题模型/Word2Vec/Doc2Ve 学术点滴 477 1 1文献计量趋势变化挖掘结合CiteSpace、Vosviewer、ucinet、gephi等软件使用 ...