你好,我正在尝试制作几个小文本的主题模型,语料库是由一个社交网页上的评论组成的,我有以下的结构:首先,我列出了如下文件:
listComments = ["I like the post", "I hate to use this smartphoneee","iPhone 7 now has the best performance and battery life :)",...]
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=10,ngram_range=(1,3),analyzer='wo
给定一个训练语料库docsWithFeatures,我在Spark (通过Scala )中训练了一个LDA模型,如下所示:
import org.apache.spark.mllib.clustering.{LDA, DistributedLDAModel, LocalLDAModel}
val n_topics = 10;
val lda = new LDA().setK(n_topics).setMaxIterations(20)
val ldaModel = lda.run(docsWithFeatures)
val distLDAModel = ldaModel.asInstance
我正在使用OnlineLDAOptimizer来拟合Spark中的LDA模型。在9M个文档(Tweet)上安装10个主题只需200秒钟。
val numTopics=10
val lda = new LDA()
.setOptimizer(new OnlineLDAOptimizer().setMiniBatchFraction(math.min(1.0, mbf)))
.setK(numTopics)
.setMaxIterations(2)
.setDocConcentration(-1) // use default symmetric document-topic pr
我正在尝试分析新闻片段,以确定危机时期。为了做到这一点,我已经下载了过去7年的新闻文章,并提供了这些文章。现在,我正在对这个数据集应用LDA (潜在狄利克雷分配)模型,以便识别那些显示出经济危机迹象的国家。
我的代码基于Jordan Barber ()的一篇博客文章--这是我目前为止的代码:
import os, csv
#create list with text blocks in rows, based on csv file
list=[]
with open('Testfile.csv', 'r') as csvfile:
emails =
作为参考,我已经研究了以下问题:
我希望我的LDA模型训练从Gensim分类一个句子下的主题之一,模型创建。长队的东西
lda = models.LdaModel(corpus=corpus, id2word=id2word, num_topics=7, passes=20)
lda.print_topics()
for line in document: # where each line in the document is its own sentence for simplicity
print('Sentence: ', line)
topic =
我想看看如何从gensim lda主题模型访问字典。当您训练lda模型时,这一点尤其重要,稍后保存并加载它。换句话说,假设lda_model是在一组文档上训练的模型。要获得文档主题矩阵,可以执行类似下面的操作或类似于https://www.kdnuggets.com/2019/09/overview-topics-extraction-python-latent-dirichlet-allocation.html中解释的操作 def regTokenize(text):
# tokenize the text into words
import re
WORD = r