这是因为您只有几个文档，而min_topic_size对于您的用例来说太高了。当您使用 HDBSCAN 时，它不会生...
min_cluster_size。min_cluster_size（最小聚类大小）可以让调节主题数量，该数值越大，则发掘出的主题数量就越少，反之越多。 %%timecluster = hdbscan.HDBSCAN( min_cluster_size=30, metric='euclidean', cluster_selection_method='eom', prediction_data=True).fit(umap_embeddings) Wall time: 571 ms 我们...
22 调参:主题大小,min_topic_size 01:58 23 调参:减少离群值,HDBSCAN的min_cluster_size、min_samples参数(重要方式) 09:20 24 调参:设置停用词,CountVectorizer的stop_words 02:40 25 调参:合并主题,减少主题,nr_topics,reduce_topics() 08:07 26 调参:减少离群值,UMAP的min_dist参数(重要) 07:08...
其次是min_topic_size参数,它用于控制每个主题的最小文档数量。当一个主题的文档数量小于min_topic_size时,该主题将被视为噪声或无效主题而被过滤掉。通过调整min_topic_size的取值,我们可以控制主题的数量和质量,从而得到更加准确和有意义的聚类结果。 另一个重要的参数是top_n参数,它用于控制每个主题的关键词数量...
topic_model = BERTopic( embedding_model="thenlper/gte-small", min_topic_size=15, zeroshot_topic_list=zeroshot_topic_list, zeroshot_min_similarity=.85, representation_model=KeyBERTInspired() ) topics, probs = topic_model.fit_transform(docs) ...
6. 超参数调节2:min_topic_size,设置一个类中最少需要包含多少文档 可以使用该代码进行展示test\test-bertopic\5_random_state.ipynb 设置经验 一个类中最少需要包含多少文档 增大这个值会:导致聚类数量变少,同时每个聚类中包含的文档变多 减少这个值:则聚类变多,同时每个聚类中的文档变少 这个超参数怎么设置取...
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
topic_model = BERTopic( embedding_model="thenlper/gte-small", min_topic_size=15, zeroshot_topic_list=zeroshot_topic_list, zeroshot_min_similarity=.85, representation_model=KeyBERTInspired() ) topics, probs = topic_model.fit_transform(docs) ...
1 topic_model = BERTopic(language='french',#) #, 2 #top_n_words=10, 3 #min_topic_size=12, (...) 6 verbose=True, 7 embedding_model='paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2') ---> 9 topics, probs = topic_model.fit_transform(list_docs) File...
hdbscan的min_cluster_size是官方推荐的用于控制主题数量的参数。 Manual Topic Reduction 合并主题 topics_to_merge = [[1,2], [3,4]] topic_model.merge_topics(docs, topics_to_merge) Automatic Topic Reduction frombertopicimportBERTopic topic_model = BERTopic(nr_topics="auto") ...