编辑:我在这里发现了一个有趣的问题。表明,gensim在训练和推理步骤中都使用随机性。因此,这里建议设置一个固定的种子,以便每次都能获得相同的结果。为什么我对每个主题都得到相同的概率?
我想要做的是为每个twitter用户找到她的主题,并根据主题的相似度计算twitter用户之间的相似度。有没有可能为gensim中的每个用户计算相同的主题,或者我必须计算主题字典并对每个用户主题进行聚类?
一般来说,基于gensim中的主题模型提取来比较两个twitter用户的最佳方式是什么?我的代码如下:
def preprocess(id): #Returns user word list (or l
在过去的几个小时里,我一直在查看SO上的nlp标签,我相信我没有遗漏任何东西,但如果我遗漏了任何东西,请一定要给我指出问题所在。
同时,我将描述我正在尝试做的事情。我在许多帖子上观察到的一个共同概念是,语义相似性很难。例如,在帖子中,被接受的解决方案建议如下:
First of all, neither from the perspective of computational
linguistics nor of theoretical linguistics is it clear what
the term 'semantic similarity' means ex
我使用K-Means从文本中提取主题。我知道这不是最好的方法,但这只是迈向更复杂模型的一步。令我困惑的是我得到的肘部曲线(下图)。你会如何解释它?为什么在50K附近有一个突然的峰值?或者在处理文本时,肘部方法并不能真正起作用?
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
wcse = []
for k in range(5, 100, 5):
kmeans_model = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++', n_init=1,
我正在读一篇由Arjun Mukherjee撰写的关于"Gibbs Sampler Derivation for Latent Dirichlet Allocation“的文章。以下是该论文的url:http://www2.cs.uh.edu/~arjun/courses/advnlp/LDA_Derivation.pdf 我有一个关于论文方程式(16)的问题, This link is a picture of part of Equation (16) 这个步骤的分母是如何推导出来的?为什么它们是独立的?这种关系可以通过LDA的贝叶斯网络得到吗?通过d-分隔?一些作者对这一步非常
我得到的数据大多是tweet或小评论(300-400个字符)。我使用了词袋模型并使用了NaiveBayes分类。现在我有很多错误分类的案例,都是下面提到的类型:
1.] He sucked on a lemon early morning to get rid of hangover.
2.] That movie sucked big time.
现在的问题是,在情感分类过程中,两个人都因为“糟糕”这个词而变得“消极”。
Sentiment Classification : 1.] Negative 2.] Negative
类似地,在文档分类过程中,由于单词"sucked“的存在,
我正在写一个简单的音乐播放器,有可能改变歌曲的速度。作为一个时移库,我正在使用dirac3-le。由于某种原因,currentTime()只返回0。因此,我将bach函数转换为1.0版。(看起来mFramePositionInInputFile是0)。
-(NSTimeInterval)currentTime
{
//return (NSTimeInterval)mFramePositionInInputFile / mSampleRate;
// this was the code used in version 1.0:
return (NSTimeInterva