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...
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...
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 ...
可以说,主题模型是一个 NLPer 的必备技能。 本文主要介绍以下三种算法,LDA、Top2Vec、BertTopic,介绍这三种算法的原因是这三种算法都有好用的开源库,使用起来能快速满足日常的需求。 LDA LDA:Latent Dirichlet Allocation,潜在狄利克雷分配,02年提出 算法流程 以下就是LDA的蓝图,LDA是一个生成概率模型 假设有 D ...
本发明公开一种基于LDA和BERT融合改进模型的文本情感识别方法,该方法包括以下步骤:(1)获取社交网络文本,进行预处理;(2)融合文本的语义特征和主题特征,输出词向量矩阵;(3)将特征输入双向Transformer编码器,连接以梯度优化改进后的Softmax层,输出分类模型;(4)向分类模型投入正式语料,微调参数,改良模型。使用得到的最终...
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...
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。
一、词袋模型(Bag-Of-Words) 1、One-Hot 2、tf-idf 二、主题模型 1、LSA(SVD) 2、pLSA 3、LDA 三、基于词向量的固定表征 1、word2vec 2、fastText 3、glove 官方glove: https://github.com/stanfordnlp/GloVe,C实现 Python 实现: https://github.com/maciej... 查看原文 词向量对比 是对于一篇文本...
基于lda和bert的融合模型可以利用lda模型捕捉主题特征以及文本中情感变化,利用bert进行自然语言理解,深入研究文本的细节内容,可以把两个模型正确融合在一起,从而实现准确的文本情感识别。除此之外,也可以应用贝叶斯网络把lda和bert两个模型融合在一起,利用贝叶斯网络模型实现参数优化,提高模型在不同文本中情感分析的准确性...
LDA模型用于文本预处理和特征提取,BERT模型可以增强语义理解能力,提升主题识别的准确性,自动编码器有效融合LDA与BERT生成的特征向量,形成更加全面、精确的特征表示,K-means算法则实现精准分类。L…