topic_model = BERTopic(nr_topics="auto") Topic Reduction after Training frombertopicimportBERTopicfromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups# Create topics -> Typically over 50 topicsdocs = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers','footers','quotes'))['data'] topic_model = BERT...
BerTopic将找到类似的主题并合并它们。 复制 model = BERTopic(nr_topics=20) 1. 在上面的代码中,将要生成的主题的数量是20。 (b)另一种选择是自动减少专题的数目。要使用这个选项,你需要在训练模型之前将"nr_topics"设置为"auto"。 复制 model = BERTopic(nr_topics="auto") 1. (c)最后一种选择是减少...
通过设置nr_topics变量,BERTopic将找到最相似的主题对,并从最不频繁的主题开始合并它们,直到达到nr_topics的值: from bertopic import BERTopic model = BERTopic(nr_topics=20) 但是,建议保持适当的高值,例如50,以防止不应该合并的主题被合并。 自动减少主题 如上所述,如果你将主题合并到一个较低的nr_topics,...
修改nr_topics参数: 如果nr_topics设置为”auto”,BERTopic会尝试自动确定主题数量。您可以尝试设置成一个特定的较大数字,强制模型生成更多的主题。 使主题更多样化: diversity参数可以设置为一个正数,这将通过Maximal Marginal Relevance (MMR)算法促使模型生成更多样化的关键词,这可能会有助于更好地区分主题。 在训练...
topic_model.visualize_topics() 显示第一条新闻的主题概率分布 topic_model.visualize_distribution(probs[0]) 为了理解主题的潜在层次结构,我们可以使用 scipy.cluster.hierarchy 创建聚类并可视化它们之间的关系。这有助于合并相似主题,达到降低主题模型主题数量nr_topics。
2.调整聚类参: calculate_probabilities=True, top_n_words=5, nr_topics=3。语言改为简体中文 可以看到聚类效果,提升了6倍多 3.根据聚类结果与标签进行分类 calculate_similarity:用于指定是否计算主题之间的相似度,默认为 False。 similarity_threshold:用于指定主题之间的相似度阈值,当两个主题的相似度高于此阈值时...
bertopic是基于BERT模型的话题建模工具。它的参数包括: 1. num_topics: 指定要生成的主题数目。默认值为10。 2. embedding_model: 使用的嵌入模型,可以是"bert-base-uncased"、"bert-large-uncased"或其他可用的BERT模型。默认值为"bert-base-uncased"。 3. nr_topics_from_umap: 从UMAP生成的嵌入中选择的主题...
nr_topics=5,指定合并为几个主题 在写论文的时候会面临一个主题数量选择合理性解释的问题 nr_topics='auto',自动合并主题 我测试了一下,有的时候该参数可能并不起效果,也就是不会减少主题 这个在一些论文中有用过 min_cluster_size和nr_topics 设置这两个超参数都可以调节主题数量 作者在这个回答中,说他...
BERTopic的visualize_topics方法可以绘制主题的可视化图表。在图表中,我们可以看到每个主题的关键词、重要文本和主题之间的关系。 可以通过设置参数top_n关键词数目来调整关键词的数量。此外,还可以设置参数nr_topics来调整可视化的主题数量。 总结 在本文中,我们详细介绍了BERTopic的用法,包括数据预处理、模型训练和主题可...
model=representation_model, #为每个主题生成一组关键词，提升主题建模的可解释性 nr_topics=7 #...