因此,本研究提出基于LDA-BERT模型的金融科技领域主题识别与分类方法。该方法融合了LDA的主题建模能力、BERT的语义表征优势以及K-means的聚类特性,旨在实现对金融科技领域文本数据的精准主题识别和高效分类。 一、相关理论分析 (一)LDA主题模型 LDA主题模型是...
prepare(lda, corpus, dictionary) vis Top2Vec 项目地址:github.com/ddangelov/To 看看Top2Vec 的官方简介 训练,默认用的是 Doc2Vec 进行文档和词的 embedding 训练。但还支持 universal sentence encoder 和SBERT 已经训练好的模型,但感觉有点奇怪,Top2Vec 的假设就是文档和词在同一个向量空间昊总,但 ...
本文的方法主要分为两个步骤:首先使用LDA模型对文本进行主题建模,得到文本的主题信息;然后使用BERT模型对文本进行情感分析,利用主题信息作为额外的特征进行训练和预测。 1.主题建模(LDA) LDA是一种生成式概率模型,能够从文本数据中推断出主题。在本文中,使用LDA模型对文本数据进行主题建模,得到每个文本的主题分布。假设...
主题模型可以从大量的文本中发现潜在的主题,不同的主题模型建模无非在解决两个问题 怎么把分档分到不同的主题? LDA是通过假设每个文档由主题的一个多项分布表示,Top2Vec、BertTopic则是通过聚类的方式把不同的文档聚到不同的主题 不同的主题如何表示? 目前常用做法是用一组Keyword words来表示一个主题,不同的算...
lda模型和bert模型的文本主题情感分类实战_哔哩哔哩_bilibili 数据展示: 模型结构: 主要代码: import torchfrom torch import nnfrom torch import optimimport transformers as tfsimport mathimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.metrics import f1_scoreimport warningsimport reimport jiebafrom transfor...
3) 主题演化和情感演化。采用 LDA 模型对舆情数据进行主题挖掘,获取主题特征协助特征提取,从而采用BEBA 模型分析舆情各阶段的情感特征和演化规律,并证明 BEBA 模型具有优越性。 4) 决策输出。结合主题和情感演化分析获得管控策略,支撑决策输出。 2.2 BERT-BiLSTM-Attention模型 ...
内容提示: 第65 卷第 16 期 2021 年 8 月基于 LDA-BERT 融合模型的弱信号识别研究*■ 杨波1,2邵婉婷1,21江西财经大学信息管理学院 南昌 3300132 江西财经大学信息资源管理研究所南昌 330013摘 要:[目的/意义]针对现有弱信号全自动识别研究尚不完善的问题,提出基于 LDA-BERT 融合模型的弱信号全自动识别方法。
1.本发明涉及一种基于lda和bert融合改进模型的文本情感识别方法,属于文本数据识别技术领域。 背景技术: 2.随着大数据时代的到来和5g网络的蓬勃发展,互联网逐渐倡导以用户为中心的开放式架构,网络信息的发布越来越从“及时”到“实时”转变。互联网用户由信息的接受者向发布者转变。社交网络作为一种可以便捷地发布和获取...
摘要：文章针对LDA主题模型在提取文本主题时忽略文本语义关联的问题，提出基于LDA-BERT的相似性测度模型：首先，结合利用TF-IDF和TextRank方法提取文本特征词，利用LDA 主题模型挖掘文本主题；其次，通过嵌入BERT模型，结合LDA主题模型构建的主题-主题词概率分布，从词粒度层面表示主题向量；最后，利用余弦相似度算法计算主题...
本发明涉及基于深度学习的网络舆情演化仿真方法及系统,涉及自然语言处理中的文本情感分析技术领域.对BERT模型的预训练任务进行改进,并在此基础上叠加深度预训练任务,还借助于与LDA主题模型深度融合以实现主题视角下细粒度的舆情仿真分析.将待分类语料集TC... 庄穆妮,李勇,谭旭,... 被引量: 0发表: 2021年 基于主题...