小伙伴好,这是Python文本挖掘的第三次课程,我们重点讲下LDA主题模型,并在视频课程中给出了示例代码。LDA模型实质就是一种主题识别方法,相较于传统文献计量基于共词分析绘制关键词共现网络的方式,LDA模型更加具有优势,因此在C刊以及SSCI中,涉及文本挖掘方面得到广泛应
LDA模型的核心思想: (1)每个文档都可以看作是若干个主题的混合体(每个主题贡献一个概率)。 (2)每个主题又由若干个单词按照一定的概率分布组成。 (3)我们通过分析文档集合中单词的出现频率,推测出每个文档背后的主题分布以及每个主题中包含的关键词。 2.TextBlob库 TextBlob是一个简单易用的Python库,用于处理文本数据。
【原创】python主题LDA建模和t-SNE可视化数据分析报告论文(代码数据) (1).docx,【原创】定制代写开发辅导答疑r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment 代写/代做Project/数据挖掘和统计分析可视化调研报告/程序/PPT等/爬虫数据