由于提取的是BERT特征,BERT本身要求文本长度不超过512,否则就会截断,对于这个问题,BERTopic里面是直接进行了截断,然而这种方法并不很合适,对长文本不太友好; 分别针对这两个问题,本文做了两个改进: 在文本整体上提取特征,在分词结果上提取关键词 改法很简单,调用topic_model.fit_transform()时,同时传入原始文本和分...
bertopic参数 bertopic是基于BERT模型的话题建模工具。它的参数包括: 1. num_topics: 指定要生成的主题数目。默认值为10。 2. embedding_model: 使用的嵌入模型,可以是"bert-base-uncased"、"bert-large-uncased"或其他可用的BERT模型。默认值为"bert-base-uncased"。 3. nr_topics_from_umap: 从UMAP生成的...
topic_model = BERTopic( hdbscan_model=hdbscan_model, vectorizer_model=vectorizer_model, embedding_model=embedding_model, representation_model=representation_model ) 解决方法: 1.在CountVectorizer中加入自定义的token_pattern参数,明确只接受由文字或特定字符组成的词。例如: vectorizer_model = CountVectorizer( lo...
topic_model = BERTopic(nr_topics="auto") Topic Reduction after Training frombertopicimportBERTopicfromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups# Create topics -> Typically over 50 topicsdocs = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers','footers','quotes'))['data'] topic_model = BERT...
我建议查看reduce_outliersdocumentation。我相信您不应该在reduce_outliers中使用topic_model作为参数。
model.visualize_heatmap() 在上图中,你可以看到topic 93与topic 102相似,相似度为0.933。 主题减少 有时您可能会生成过多或过少的主题,BerTopic为您提供了一种选择,以不同的方式控制这种行为。 (a)你可以通过设置参数nr_topics来设置你想要的主题数量。BerTopic将找到类似的主题并合并它们。
我还没有尝试过，但你可以试试这个：topic_model.c_tf_idf_ = topic_model.topic_embeddings_。这...
我使用以下函数设置我的日志记录。我可以得到自己的日志以及sentence_transformers中的日志，但从BERTopic中...
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