在百万级数据上,使用 python sklearn 包内的tfidf+dbscan 实现,可以达到分钟级效率,并且内存占用只需要几个 G。这里的核心技巧是: 稀疏矩阵的使用,tfidf 获得稀疏矩阵,耗时不超过 2min。这里如果用bert来获取词向量,速度和机器成本会火箭式上升,百万数据大概在 cpu 上就要 1h 出头。 然后将稀疏矩阵标准化,通过计...
让bert生成的feature更利于聚类，模型结构基本上只能用siamese的形式。
基于Bert的文本聚类工具:BERTopic 【干货推荐] 基于Bert的聚类工具:BERTopic 【简介】:BERTopic是一种主题建模技术,它利用🤗变换器和c-TF-IDF创建聚类簇,使主题易于理解,同时在主题描述中保留重要的单词。 同时可以支持类似于LDAvis的可视化。 【快速上手】 安装pip install bertopic[visualization] from bertopic ...
词袋模型不考虑词序,也正因为这个原因,词袋模型损失了词序中蕴含的语义,比如,对于词袋模型来讲,“人吃鱼”和“鱼吃人”是一样的,这就不对了。 不过目前工业界已经发展出很好的词向量表示方法了: word2vec/bert 模型等。 2.词袋中的统计指标 词袋模型并非只是选取词频作为统计指标,而是存在许多选项。常见的统计指...
文本分类和聚类是自然语言处理(NLP)中非常重要的两个任务。通过这些技术,我们可以自动地将文本数据分为不同的类别或聚类相似的文档。本文将通过14个案例研究,详细介绍如何使用Python进行文本分类和聚类。 1. 文本预处理 在进行任何文本分析之前,都需要对文本进行预处理。预处理步骤包括去除标点符号、停用词、数字,以及...
python中的gensim入门 第二期热点征文-编程语言 在自然语言处理(NLP)和信息检索领域中,文本向量化是一个重要的任务。文本向量化可以将文本数据转换为数值向量,以便于计算机进行处理和分析。Gensim是一个强大的Python库,专门用于处理文本数据和实现文本向量化。 本篇文章将带你入门使用Gensim库,介绍如何在Python中对文本进行...
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首先,Python拥有众多优秀的自然语言处理(NLP)库,如NLTK、spaCy和Gensim等。这些库不仅提供了基础的文本预处理功能,如分词、词性标注和去除停用词,还集成了先进的深度学习模型,如BERT和Word2Vec,用于特征提取和表示学习。借助这些工具,开发者可以快速构建高效的文本分类和聚类模型。
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
可以使用Python等编程语言,以及相关的机器学习库和工具包,如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。同时,需要配置合适的硬件环境,如高性能的CPU或GPU等。 7.3实验结果分析 通过多次实验,比较不同Word2Vec模型参数和聚类算法参数对聚类效果的影响。根据实验结果,选择最优的参数组合。同时,对聚类结果进行人工分析,验证聚类...