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,录制了这样一个视频教程。第一次录制视频教程,其中肯定有各种各样的...
BERTopic是一种基于Transformer架构和BERT预训练模型的主题模型,具有强大的主题提取能力。本文将介绍BERTopic的基本原理、实现步骤以及如何使用Python进行应用。二、BERTopic原理BERTopic的核心思想是利用BERT预训练模型对文本进行编码,并通过非监督学习的方式提取主题。它采用自下而上的方式,从词汇级别逐步聚合到主题级别,通...
BERTopic 优点:弥合了基于密度聚类和基于中心采样之间的 gap;适用于各种语言模型,从而可以根据需要与实际资源量灵活选择可用模型;嵌入聚类和主题生成(采词)是解耦的两个阶段;静态、动态主题建模用的是同一套框架, minimal change. 缺点:没有考虑单文档多主题;因为仅仅考虑了文档的上下文表示而主题词仍然来源于词袋,所...
pip install bertopic[visualization] BerTopic支持不同的转换器和语言后端,你可以使用它们来创建模型。你可以根据下面可用的选项安装一个。 pip install bertopic[天赋] pip install bertopic[gensim] pip install bertopic[spacy] pip install bertopic[使用] 库 我们将使用以下库来帮助我们加载数据并从BerTopic创建...
BERTopic（https://github.com/MaartenGr/BERTopic）是一种主题模型技术，它利用BERT嵌入和TF-IDF创建密集的簇，允许轻松解释主题，同时在主题描述中保留重要的单词。我认为BERTopic已经得到足够的重视和发展的地步，我相信它可以取代或补充其他主题模型技术，比如LDA。本文的主要目的是让你深入了解BERTopic的特性，以及...
01-分词+TF-IDF算法提取-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/BERTopic/Top2Vec主题模型/Word2Vec/Doc2 07:13 02-Word2Vec词向量-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/BERTopic/Top2Vec主题模型/Word2Vec/Doc2Ve 09:24 03-Doc2Vec句子向量-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/BERTop...
BERTopic是近年来兴起的一个新的主题模型,可以和BERT等预训练词向量模型良好结合,实现与LDA、DTM等主题模型类似的聚类效果。 博主正好近期写论文用到了这个框架,所以录制了这样一期课程,将近40集,这应该是目前互联网上最详细的BERTopic教程,其中包含了很多个人经验、踩坑经历、调参方法 包括:环境配置、国内访问...
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本次公开课将深入介绍主题模型的应用,重点讲解LDA(隐含狄利克雷分配)和BERTopic等模型。课程将从最基础的LDA开始,逐步解析各类主题模型的原理、应用场景及实现方法。通过具体案例的演示,展示如何在文本中提取隐藏的主题,帮助学生掌握主题模型的代码使用,提...
01-分词+TF-IDF算法提取-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/BERTopic/Top2Vec主题模型/Word2Vec/Doc2 594 2 8:32 App 情感分析-28种情感-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/BERTopic/Top2Vec主题模型/Word2Vec/Doc2Vec/SB 494 1 6:04 App 12-KeyBert中文分词-零代码一键文本挖掘-DIKW软...