主题建模是一种对文档进行无监督分类的方法，类似于对数值数据进行聚类。 这些概念可以用来解释语料库的主题，也可以在各种文档中一同频繁出现的单词之间建立语义联系。...主题建模可以应用于以下方面： 发现数据集中隐藏的主题； 将文档分类到已经发现的主题中； 使用分类来组织/总结/搜索文档。...现在我们准备进入核心步骤，使用LDA进行主题建模。...一些参数的解释如下： num_topics —需要预先定义的主题数量； chunksize — 每个训练块（training chunk）中要使用的文档数量； alpha — 影响主题稀疏性的超参数；...结语 主题建模是自然语言处理的主要应用之一。本文的目的是解释什么是主题建模，以及如何在实际使用中实现潜在狄利克雷分配（LDA）模型。
通过分析基于年份的文本，历史学家可以使用LDA辨别重要的历史事件。在线图书馆根据你以往的阅读记录，能够使用LDA向你推荐书籍。新闻出版商可以应用主题建模快速理解文章或将相似的文章聚类到一起。...更深入一步减少线的数量 我们可以通过引入一个隐藏层来解决这个问题。假如我们知道有10个主题可以描述所有的这些文档，但我们并不知道这些主题是什么，只知道词汇和文档，因而这些主题是隐藏的。...我们希望使用这些信息来减少线的数量。你可以做的是，根据单词与主题的贴合程度，将主题与单词连接起来，然后根据每篇文档涉及的主题将文档与主题连接起来。...注意 :LDA不关心文档中单词的顺序.通常来说,LDA使用词袋特征表示来表示文档.这是有道理的,因为如果我拿一个文档,打乱词汇并将它交给你,你仍然可以猜出文中讨论了哪些主题....参考文献 如果你对LDA还有所困惑，可以参考下面列出的文献。 Prof.
本文是一篇关于主题建模及其相关技术的综述。文中介绍了四种最流行的技术，用于探讨主题建模，它们分别是：LSA、pLSA、LDA，以及最新的、基于深度学习的 lda2vec。 ?...P(Z|D) 和 P(W|Z) 利用了多项式分布建模，并且可以使用期望最大化算法（EM）进行训练。...pLSA 是一个更加灵活的模型，但仍然存在一些问题，尤其表现为： 因为我们没有参数来给 P(D) 建模，所以不知道如何为新文档分配概率 pLSA 的参数数量随着我们拥有的文档数线性增长，因此容易出现过度拟合问题...我不打算深入讲解狄利克雷分布，不过，我们可以对其做一个简短的概述：即，将狄利克雷视为「分布的分布」。本质上，它回答了这样一个问题：「给定某种分布，我看到的实际概率分布可能是什么样子？」...如果我们想对其进行建模，我们想要的分布类型将有着这样的特征：它在其中一个主题上有着极高的权重，而在其他的主题上权重不大。
在文档集合中学习、识别和提取这些主题的过程被称为主题建模。 在本文中，我们将通过 4 种最流行的技术来探讨主题建模，它们分别是：LSA、pLSA、LDA，以及最新的、基于深度学习的 lda2vec。...P(Z|D) 和 P(W|Z) 利用了多项式分布建模，并且可以使用期望最大化算法（EM）进行训练。...pLSA 是一个更加灵活的模型，但仍然存在一些问题，尤其表现为： 因为我们没有参数来给 P(D) 建模，所以不知道如何为新文档分配概率 pLSA 的参数数量随着我们拥有的文档数线性增长，因此容易出现过度拟合问题...我不打算深入讲解狄利克雷分布，不过，我们可以对其做一个简短的概述：即，将狄利克雷视为「分布的分布」。本质上，它回答了这样一个问题：「给定某种分布，我看到的实际概率分布可能是什么样子？」...如果我们想对其进行建模，我们想要的分布类型将有着这样的特征：它在其中一个主题上有着极高的权重，而在其他的主题上权重不大。
LDA从一组已知主题中找到主题结构 演示如何使用LDA从一组未知主题中找到主题结构 确定k 选择适当参数的方法 主题建模 通常，当我们在线搜索信息时，有两种主要方法： 关键字 - 使用搜索引擎并输入与我们想要查找的内容相关的单词...通过LDA学习主题模型 现在假设您有一组文档。你选择了一些固定数量的K. ķ是要发现的主题，我们希望使用LDA来学习每个文档的主题表示以及与每个主题相关联的单词。怎么做到这一点？...我们可以使用LDA和主题建模来发现章节与不同主题（即书籍）的关系。 作为预处理，我们将这些分为章节，使用tidytext unnest_tokens将它们分成单词，然后删除stop_words。...我们可以把这些章节放回正确的书中吗？...文档中的单词越多分配给该主题，通常，权重（gamma）将在该文档主题分类上。 具有未知主题结构的LDA 通常在使用LDA时，您实际上并不知道文档的基础主题结构。
LDA从一组已知主题中找到主题结构 演示如何使用LDA从一组未知主题中找到主题结构 确定k 选择适当参数的方法 主题建模 通常，当我们在线搜索信息时，有两种主要方法： 关键字 - 使用搜索引擎并输入与我们想要查找的内容相关的单词...通过LDA学习主题模型 现在假设您有一组文档。你选择了一些固定数量的K. ķ是要发现的主题，我们希望使用LDA来学习每个文档的主题表示以及与每个主题相关联的单词。怎么做到这一点？...我们可以使用LDA和主题建模来发现章节与不同主题（即书籍）的关系。 作为预处理，我们将这些分为章节，使用tidytext unnest_tokens将它们分成单词，然后删除stop_words。...因此，我们可能想知道哪些主题与每个文档相关联。我们可以把这些章节放回正确的书中吗？...文档中的单词越多分配给该主题，通常，权重（gamma）将在该文档主题分类上。 具有未知主题结构的LDA 通常在使用LDA时，您实际上并不知道文档的基础主题结构。
在某些情况下，主题建模可以与主题分类一起使用，首先进行主题建模以检测给定文本中的主题，并将每个记录标记为其对应的主题。然后，使用这些标记的数据来训练分类器并对未知数据执行主题分类。...在本文中，我们将专注于主题建模，涵盖如何通过文本预处理来准备数据，如何使用潜Dirichlet分配（LDA）分配最佳主题数量，如何使用LDA提取主题，以及如何使用pyLDAvis可视化主题。...然而，如果此数量太多，则模型可能无法检测到实际上更广泛的主题，如果此数量太少，则主题可能具有大量重叠的单词。因此，我们将使用主题相干性得分。...为了找到迪士尼乐园评论数据集的主题，我们使用了潜在狄利克雷分配（LDA），这是一种概率主题建模方法，假设主题可以表示为文本语料库中单词的分布。...如果你对此感兴趣，我强烈推荐探索这些方法，它们根据使用情况具有不同的优势和劣势。
p=6917我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，准备，建模，可视化论文。...我们将涉及以下几点使用LDA进行主题建模使用pyLDAvis可视化主题模型使用t-SNE可视化LDA结果----In [1]:from scipy import sparse as spPopulating...LDA是一种无监督的技术，这意味着我们在运行模型之前不知道在我们的语料库中有多少主题存在。 主题连贯性是用于确定主题数量的主要技术之一。 ...但是，我使用了LDA可视化工具pyLDAvis，尝试了几个主题并比较了结果。 四个似乎是最能分离主题的最佳主题数量。...NLP的Python：使用Keras进行深度学习文本生成长短期记忆网络LSTM在时间序列预测和文本分类中的应用用Rapidminer做文本挖掘的应用：情感分析R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析
主题建模是一种从大量文本中提取隐藏主题的技术。Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种流行的主题建模算法，在Python的Gensim包中具有出色的实现。...我将使用Gensim包中的Latent Dirichlet Allocation（LDA）以及Mallet的实现（通过Gensim）。Mallet有效地实现了LDA。...众所周知，它可以更快地运行并提供更好的主题隔离。 我们还将提取每个主题的数量和百分比贡献，以了解主题的重要性。 让我们开始！ ? 使用Gensim在Python中进行主题建模。...LDA做什么？ LDA的主题建模方法是将每个文档视为一定比例的主题集合。并且每个主题作为关键字的集合，再次以一定比例构成主题。...看看这些关键词，您能猜出这个主题是什么吗？您可以将其概括为“汽车”或“汽车”。 同样，您是否可以浏览剩余的主题关键字并判断主题是什么？ ?
然而，由于主题建模通常需要预先定义一些参数（首先是要发现的主题ķ的数量），因此模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。 概率LDA主题模型的评估方法 使用未标记的数据时，模型评估很难。...计算和评估主题模型 主题建模的主要功能位于tmtoolkit.lda_utils。...参数名称必须与所使用的相应主题建模包的参数匹配。...该plot_eval_results函数使用在评估期间计算的所有度量创建³³绘图。之后，如果需要，我们可以使用matplotlib方法调整绘图（例如添加绘图标题），最后我们显示和/或保存绘图。...一个更精细的模型评估，具有不同的alpha参数（取决于k）使用解释的指标可以完成很多主题。
下面我们就要放出LDA这个大招了。先引入软件包： ? 然后我们需要人为设定主题的数量。这个要求让很多人大跌眼镜——我怎么知道这一堆文章里面多少主题？！ 别着急。...应用LDA方法，指定（或者叫瞎猜）主题个数是必须的。如果你只需要把文章粗略划分成几个大类，就可以把数字设定小一些；相反，如果你希望能够识别出非常细分的主题，就增大主题个数。...对划分的结果，如果你觉得不够满意，可以通过继续迭代，调整主题数量来优化。这里我们先设定为5个分类试试。 ? 把我们的1000多篇向量化后的文章扔给LDA，让它欢快地找主题吧。...即便你通过所有考试并取得了驾驶证，你真的了解发动机或电机（如果你开的是纯电车）的构造和工作原理吗？ 但是如果你就是希望了解LDA的原理，那么我给你推荐2个学起来不那么痛苦的资源吧。 首先是教程幻灯。...讨论 除了本文提到的LDA算法，你还知道哪几种用于主题抽取的机器学习算法？你觉得主题建模(topic model)在信息检索等领域还有哪些可以应用的场景？欢迎留言分享给大家，我们一起交流讨论。
兴奋了10几分钟之后，你冷却了下来，给自己提出了2个重要的问题。 这些文章都值得读吗？ 这些文章我读得过来吗？ 一篇数据科学类公众号，你平均需要5分钟阅读。...如果你只需要把文章粗略划分成几个大类，就可以把数字设定小一些；相反，如果你希望能够识别出非常细分的主题，就增大主题个数。 对划分的结果，如果你觉得不够满意，可以通过继续迭代，调整主题数量来优化。...右侧的关键词列表会立即发生变化，红色展示了每个关键词在当前主题下的频率。 以上是认为设定主题数为5的情况。可如果我们把主题数量设定为10呢？ 你不需要重新运行所有代码，只需要执行下面这几行就可以了。...如果你想把全部参数都搞懂，可以继续阅读下面的“原理”部分，按图索骥寻找相关的说明和指引。 原理 前文我们没有介绍原理，而是把LDA当成了一个黑箱。不是我不想介绍原理，而是过于复杂。...即便你通过所有考试并取得了驾驶证，你真的了解发动机或电机（如果你开的是纯电车）的构造和工作原理吗？ 但是如果你就是希望了解LDA的原理，那么我给你推荐2个学起来不那么痛苦的资源吧。 首先是教程幻灯。
剩下的几个主题可以如何归纳？作为思考题，留给你花时间想一想吧。 到这里，LDA已经成功帮我们完成了主题抽取。但是我知道你不是很满意，因为结果不够直观。 因此我们将结果呈现在可视化图表中： ?...右侧的关键词列表会立即发生变化，红色展示了每个关键词在当前主题下的频率。 以上是认为设定主题数为5的情况。可如果我们把主题数量设定为10呢？ 可视化的输出结果为： ?...有机会我会写文章介绍如何加入中文停用词的去除环节。 另外，不论是5个还是10个主题，可能都不是最优的数量选择。你可以根据程序反馈的结果不断尝试。实际上，可以调节的参数远不止这一个。...如果你想把全部参数都搞懂，可以继续阅读下面的“原理”部分，按图索骥寻找相关的说明和指引。 ▍原理 前文我们没有介绍原理，而是把LDA当成了一个黑箱。不是我不想介绍原理，而是过于复杂。...即便你通过所有考试并取得了驾驶证，你真的了解发动机或电机（如果你开的是纯电车）的构造和工作原理吗？ 但是如果你就是希望了解LDA的原理，那么我给你推荐2个学起来不那么痛苦的资源吧。 首先是教程幻灯。
p=6917 我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。本教程以自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，准备，建模，可视化论文。...我们将涉及以下几点 使用LDA进行主题建模 使用pyLDAvis可视化主题模型 使用t-SNE可视化LDA结果 In [1]: from scipy import sparse as sp Populating...LDA是一种无监督的技术，这意味着我们在运行模型之前不知道在我们的语料库中有多少主题存在。主题连贯性是用于确定主题数量的主要技术之一。...但是，我使用了LDA可视化工具pyLDAvis，尝试了几个主题并比较了结果。四个似乎是最能分离主题的最佳主题数量。...OrderedDictdef get_doc_topic_dist(model, corpus, kwords=False): '''LDA转换，对于每个文档，仅返回权重非零的主题此函数对主题空间中的文档进行矩阵转换
如何使用LDA？ LDA模型主要用于对特定主题下的文档文本进行分类。对于每个文档，它构建一个主题并包含相关的单词，LDA建模。LDA被证明可以为主题建模用例提供准确的结果。...步骤3:构建字典 预处理的输出文本用于构建字典和语料库，这些语料库反过来成为主题建模的LDA模型的输入。 ? 主题的数量(k)设置为10。在第一次运行时，其余参数被设置为“默认”。...第五步:可视化的话题 通过交互的pyLDAvis工具，可以更好地可视化主题的最佳数量。pyLDAvis显示主题的数量、重叠主题以及给定主题中包含的所有单词，以便用户采取必要的操作。 ? ?...如果相干度得分为0.85及以上，则模型中出现过拟合的几率很高。 LDA模型没有将主题标识为独立的单词。相反，它提供了最可能的主题的概率。...由于LDA能够构建有效的字典并使用以前的学习来预测新文档集中的主题，因此它是高级主题建模的推荐模型。
17.如何找到LDA的最佳主题数量？ 我找到最佳主题数的方法是构建具有不同主题数量（k）的许多LDA模型，并选择具有最高一致性值的LDA模型。...选择一个标志着主题连贯性快速增长的“k”通常会提供有意义和可解释的主题。选择更高的值有时可以提供更细粒度的子主题。 如果您在多个主题中看到相同的关键字重复，则可能表示'k'太大。...这些是所选LDA模型的主题。 18.在每个句子中找到主要话题 主题建模的一个实际应用是确定给定文档的主题。 为了找到这个，我们找到该文档中贡献百分比最高的主题编号。...主题卷分布 21.结论 我们开始了解建模可以做什么主题。我们使用Gensim的LDA构建了一个基本主题模型，并使用pyLDAvis可视化主题。然后我们构建了mallet的LDA实现。...如果您将您的想法留在下面的评论部分，我将不胜感激。 编辑：我看到你们中的一些人在使用LDA Mallet时遇到了错误，但我没有针对某些问题的解决方案。
因此，我们需要一个自动化系统来阅读文本文档并自动输出提到的主题。 在本中，将使用LDA 从 20Newsgroup 数据集 中提取主题的实战案例。 主题识别的基础知识 本节将涵盖主题识别和建模的原则。...LDA 的文档术语矩阵 创建LDA模型后，我们将在文档术语矩阵上训练LDA模型对象。必须指定主题的数量和字典。我们可能会将主题的数量限制在2到3个，因为我们有一个只有9个文档的小语料库。...它用于调试和主题打印，以及确定词汇量。 用于并行化的额外进程的数量是workers数量。默认情况下，使用所有可用的内核。...每个主题的单词分布称为Eta 高eta值: 每个主题包含各种单词(主题看起来彼此相似)。 低eta值: 每个主题包含少量的单词。 因为我们可以使用gensim LDA模型，所以这是相当简单的。...仅仅在几分钟内，就可以从数据集中提取主题。 ③ 假设数据集包含离散的主题，如果数据集是随机推文的集合，则模型结果可能难以解释。
p=4261 使用潜在Dirichlet分配（LDA）和t-SNE中的可视化进行主题建模。 本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码，请参阅此回购。...我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。 什么是主题建模？ 主题模型是一套算法/统计模型，可以揭示文档集中的隐藏主题。...这篇文章将使用LDA进行主题建模（对于那些喜欢了解LDA理论并且阅读公式很舒服的人，请参阅本文）。 T-SNE t-SNE或t分布随机邻域嵌入是用于高维数据可视化的维数降低算法。...我还没有测试过它。 把它放在一起：20个新闻组的例子 足够的理论：让我们亲自动手吧。在本节中，我们将在20个新闻组数据集上应用LDA算法，以发现每个文档中的基础主题，并使用t-SNE将它们显示为组。...然而，我们也可以使用推文语料库来模拟主题。 我们希望将推文保存到磁盘并积累一定数量（至少数百万）来有效地模拟主题，而不是将推文放在内存中进行实时处理。
Jordan和David Blei 开发的一种生成统计模型。首先通过学习给定语料库中固定数量的主题表示，然后在给定的主题数量的情况下，LDA将学习语料库中每个文档的主题分布。...▌1.给所有Drake的歌词进行主题建模 想要使用 LDA 的第一件事就是学习 Drake 所有歌曲中最突出的主题。为了实现这一点，我先将所有歌曲放入列表中。...然后，使用SciKitLearn 版本的LDA，我训练了一个可以在给定文本中找到8个主题的模型。 ▌2.可视化主题 有两种将 LDA 模型进行可视化的方法。...出于这个原因，我用了另一种可以在文本中显示主题的方法。 在Python中，有一个很棒的库叫做 pyLDAvis。它是一个专门使用 D3 来实现 LDA 模型可视化的库。...我按照与之前相同的步骤来尝试处理这个问题，这次我没有用 LDA 算法去找每个专辑间的主题。 而是使用了定义函数的方法来显示他所有主要作品中最突出的单词。
这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。 不要将潜在狄利克雷分配与潜在判别分析（也称为 LDA）相混淆。...它可以帮助解决以下问题： 发现收藏中隐藏的主题。新闻提供者可以使用主题建模来快速理解文章或对相似文章进行聚类。另一个有趣的应用是图像的无监督聚类，其中每个图像都被视为类似于文档。...将文档分类为发现的主题。历史学家可以使用 LDA通过分析基于年份的文本来识别归类为历史上的重要事件相关的主题。 使用分类来组织/总结/搜索文档。...基于 Web 的图书馆可以使用 LDA根据您过去的阅读内容推荐书籍。例如，假设一个文档属于主题 ：食品、宠物狗和健康。...两个重要说明： ·用户必须决定文档中存在的主题数量 ·用户必须解释主题是什么 所以通常如果我们有文档集合，我们想要生成一组主题来表示文档，我们可以使用 LDA 来执行它。
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