要使用这个选项,你需要在训练模型之前将"nr_topics"设置为"auto"。 model = BERTopic(nr_topics="auto") (c)最后一种选择是减少模型训练后的主题数量。这是一个很好的选择,如果重新培训模型将花费许多小时。 new_topics, new_probs = model.reduce_topics(docs, topics, probabilities, nr_topics=15) 在上面...
from bertopic import BERTopicmodel = 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，则主题将被迫合并，即使它们实际上可能并不那么相似。相反，只要找到一对超过相似度0.9的主题，我们就可以迭代地...
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...
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...
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,...
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...
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。
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 27 主题聚类:文档-主题概率 10:10 28 主题聚类:减少离群值总结,reduce_outliers(),重要⭐ 20:46 29 主题聚类:手动合并主题,merge_topics() 03:17 30 主题聚类:主题表示优化,...
new_topics = list(updated_model.topic_labels_.values())[-nr_new_topics:] print("The following topics are newly found:") print(f"{new_topics}\n") # Update the base model base_model = updated_model 举例来说,这将反馈新发现的主题,如 ...
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'] ...