提取关键词的方法非常多:我们还可以用TextRank这种算法来提取关键词;也可以用LDA来提取主题词,作为关键词;等等。 注意:本文为李鹏宇(知乎个人主页zhihu.com/people/py-li-)原创作品,受到著作权相关法规的保护。如需引用、转载,请注明来源信息:(1)作者名,即“李鹏宇”;(2)原始网页链接,即当前页面地址。如有疑问...
基于LDA 主题模型进行关键词提取 语料是一个关于汽车的短文本,下面通过 Gensim 库完成基于 LDA 的关键字提取。整个过程的步骤为:文件加载 -> jieba 分词 -> 去停用词 -> 构建词袋模型 -> LDA 模型训练 -> 结果可视化。 #引入库文件 import jieba.analyse as analyse import jieba import pandas as pd from ...
output_csv_path = 'tfidf_scores_sorted.csv' tfidf_df_sorted.to_csv(output_csv_path, index=False) # 返回 CSV 文件路径(可选) output_csv_path 3.5 进行主题模型分析 3.5.1 数据预处理 # 构建词典创建词袋模型 from gensim import corpora from gensim.models import LdaModel from gensim.corpora impo...
这就需要引入 LDA 模型进行。其基本的思想就是先对类似的文本进行聚类,确定每个文本的隐含主题,然后进行分析。其主要的优点在于会考虑潜在的语义信息,不单纯从词频角度进行分析,还可以映射至内部的隐含主题,过滤噪音。 1.3.2LDA 语料处理的实现 如上图所示是利用 lda 模型对语料进行分析的结果,所得结果的数值的含义...
为了验证TF-IDF文本特征提取法与LDA主题挖掘法得出的结论,并进一步厘清影响博士生学术韧性的因素之间的关系,本研究采用标准抽样方式,以H师范大学为个案学校(简称H校)进行访谈调查。H校是一所学科齐全、师资雄厚的博士学位授权单位。在确定访谈...
为了提高主题词提取的效率,本文基于LDA(Latent DirichletAllocation)模型 [1-3] 为语料库及文本建模,利用快速 Gibbs抽样进行推理,间接计算模型参数,获取词汇的概率 分布。依照香农信息提取片段主题词,通过语料库的词汇聚 类产生联想。实验表明以该方法抽取文本的主题词,其结果 ...
Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF、LSA、LDA和Word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。因此,可根据主题建模的思想,建立车辆交通事故影响因素主题分析模型...
主题分析和分类常用的方法有:TF-IDF、LDA、LDA等。 1. TF-IDF方法 TF-IDF(TermFrequency-inverseDocumentFrequency)是一种常用的文本特征提取方法,该方法基于词项频率和词项在文本库中的逆文档频率对文本进行特征提取,其中TF表示词项频率,是指某一词项在文档中出现的次数;IDF(Inverse Document Frequency)是指文档库中...
2.关键词提取 3.主题模型(LDA/TWE) 4.词的两种表现形式(词袋模型和分布式词向量) 5.关于文本的特征工程 6.文本挖掘(文本分类,文本用户画像) 内容: 1.分词 分词是文本处理的第一步,词是语言的最基本单元,在后面的文本挖掘中无论是词袋表示还是词向量形式都是依赖于分词的,所以一个好的分词工具是非常重要的。