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...
二、LDA-BERT模型构建 本研究将通过以下几个步骤展开LDA-BERT模型的构建,包括数据预处理、LDA主题特征向量的构建、BERT语义特征的构建、基于自动编码器的向量特征融合,建模流程如图3所示。下文将对其所涉及的相关理论原理展开详细阐述。 图3 LDA-BERT模型 (一)数据预处理 数据预处理是文本挖掘任务中至关重要的基础步骤...
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。
BERT主要用于文本表示和分类任务,如情感分析、问答系统等。由于其强大的表示能力,BERT在许多NLP任务中都取得了很好的效果。而LDA则主要用于文本聚类任务,例如新闻分类、论文主题分类等。尽管BERT和LDA在应用场景上存在差异,但它们都是非常有用的自然语言处理工具。在实际应用中,根据具体任务的需求选择合适的工具是非常重要...
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...
本发明提供了基于LDA和Bert的特定类别文本标题二分类方法,包括:步骤1,采集文本标题训练数据样本;步骤2,对训练样本进行分词,去除停用词等文本预处理;步骤3,将分词后的文本标题输入LDA模型进行训练;步骤4,使用LDA模型得到每个文本的关键词;步骤5,使用Bert将样本关键词转换为对应的词向量;步骤6,将每个文本所有的词向量...
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...
基于上述研究,本文提出了一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)和模型LDA 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)的在线课程评论关键词提取方法。该方法可以根据语义信息的影响,浓缩在线课程的特点评论信息和关键词的覆盖率和差异。利用训练后的BERT 模型获得候选词的词向量;再利用LDA ...
BERT, GPT, ELMo之间的不同点 关于特征提取器: ELMo采用两部分双层双向LSTM进行特征提取, 然后再进行特征拼接来融合语义信息. GPT和BERT采用Transformer进行特征提取. BERT采用的是Transformer架构中的Encoder模块. GPT采用的是Transformer架构中的Decoder模块.
1.基于lda和bert的特定类别文本标题二分类方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,爬取得到招标网站的公告标题样本数据集a,样本数据集a中包含招标公告和非招标公告,对样本数据集a每条数据的类别信息进行标注,根据其是否属于招标公告,使用0和1来区分,0表示非招标公告,1表示招标公告;步骤2,创建针对样本数据集a的自定义...