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...
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主题模型是一种高效的无监督学习算法,旨在从海量的文本数据中自动提取潜在...
本文提出了一种基于LDA和BERT融合改进模型的文本情感识别方法,通过结合主题建模和深度学习的方法,提高情感识别的准确性和效果。 一、研究背景和意义 当前,情感分析的主要方法是基于深度学习的模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。这些模型可以从文本中学习出有关情感的特征,但是它们...
14.通过采用上述技术方案,使用bert获取短文本的向量表示,更好地提取了短文本的语义特征;通过借助lda主题模型抽取主题特征与语义特征进行融合,丰富了训练时的特征种类,也弥补了lda模型在短文本领域的不足,这些特征作为高质量输入传入transformer模型,再用单层神经网络连接transformer的输出向量,充分利用gpu资源,使对情感的分...
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。
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...
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 ...
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...
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 ...
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之间的相似度。在相似性测度模型基础上构建向量相似度指标分析文献研究主题之间的关联，并绘制主题演化知识图谱。通过智慧图书馆领域的实证研究发现，使用LDA-BERT模型计算出的主题相似度结果相较于LDA主题模型的计算结果更加准确，与实际情况更相符。