通过LDA主题分析,可以发现文本数据中的主题结构和主要内容。主题分析可以帮助我们了解文本数据的内在关联性和分布情况,从而更好地理解文本数据的内容和意义。此外,LDA主题分析还可以用于文本分类、信息检索和推荐系统等领域,提供有关文本数据的深入洞察和应用价值。结果如下: ...
bad3 = pd.DataFrame(bad2) # 正面主题分析 neg_dict = corpora.Dictionary(good3.values) # 建立词典 neg_corpus = [neg_dict.doc2bow(i) for i in good3.values] # 建立词料库 neg_lda = models.LdaModel(neg_corpus,num_topics = 3,id2word = neg_dict) # LDA模型训练 for i in range(3)...
基于预处理后的数据进行情感分析,并使用LDA主题模型提取评论关键信息,以了解用户的需求、意见、购买原因及产品的优缺点等,最终提出改善产品的建议,使企业得经营越来越好。 2.项目背景 随着电子商务的迅速发展和网络购物的流行,人们对于网络购物的需求变得越来越高,并且也给电商企业带来巨大的发展机遇,与此同时,这种需求...
5. 构建LDA模型 LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种常用的主题模型方法。我们可以使用Gensim库来构建LDA模型。以下是一个示例代码: fromgensimimportmodelsdefbuild_lda_model(X,num_topics):corpus=gensim.matutils.Sparse2Corpus(X,documents_columns=False)id2word=dict((v,k)fork,vinvectorizer.vocabulary_.ite...
简介:本文介绍了基于Python的社交媒体评论数据挖掘方法,使用LDA主题分析、文本聚类算法和情感分析技术,对数据进行深入分析和可视化,以揭示文本数据中的潜在主题、模式和情感倾向。 思路步骤: 数据清洗: 使用pandas读取数据文件,并进行数据清洗和预处理,包括去除重复值、正则清洗和分词。