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1
回答
使用LDA
主题
模型
作为分类
模型
输入
、
、
我使用大的训练数据集制作LDA
模型
来制作
主题
模型
。因此,我尝试使用这个LDA
模型
来对训练数据集中没有使用的新句子进行分类。欢迎使用
Python
分享示例代码。
浏览 4
提问于2019-12-05
得票数 0
1
回答
如何在
Python
Django中创建多个数据库
、
、
、
、
我的意思是如何在
Python
Django中插入一个
模型
到另一个
模型
中,所以我正在做一个简单的在线学校项目。我们有类,在类中我们有
主题
,在
主题
中我们有课程,所以如何在
python
django中创建一个
模型
,以便仅向单个类添加
主题
。并在特定的班级中增加个别科目的课程,就是这样,希望大家能理解我,谢谢。
浏览 12
提问于2020-02-25
得票数 0
1
回答
使用Gensim或其他
python
LDA包来使用来自Mallet的经过训练的LDA
模型
、
、
我有一个在Java中通过Mallet训练的LDA
模型
。从Mallet LDA
模型
生成了三个文件,这允许我从文件运行
模型
并推断新文本的
主题
分布。现在,我想实现一个
Python
工具,它能够根据经过训练的LDA
模型
,在给定新文本的情况下推断
主题
分布。我不想在
Python
中重新训练LDA
模型
。因此,我想知道是否可以将经过训练的Mallet LDA
模型
加载到Gensim或任何其他
python
LDA包中。如果
浏览 18
提问于2017-05-04
得票数 5
1
回答
用LDA
模型
获取
Python
样本外文档的
主题
权重
、
我正在使用
Python
()中的LDA来获取一组文档的
主题
。我能够为我用来训练
模型
的文件获取
主题
和它们的权重。是否有方法将
模型
应用于在估计LDA时未包括的文档?例如,如果我使用文档1-100来估计
主题
,我是否可以将
模型
应用于文档101-200以获得这些样本外文档的
主题
权重?对于我正在使用的LDA
python
包,这有可能吗?如果您单击我上面提供的链接,它将给出一个示例,说明如何获取示例文档的
主题
权重: doc_top
浏览 3
提问于2015-09-08
得票数 1
回答已采纳
5
回答
使用
Python
可视化LDA
模型
、
、
、
我有一个LDA
模型
,其中包含10K文档中最常见的10个
主题
。现在,它只是对每个
主题
具有相应概率分布的单词的概述。 我想知道有没有什么东西可以让
python
可视化这些
主题
?
浏览 2
提问于2015-05-22
得票数 11
1
回答
如何将R
主题
模型
导入
主题
模型
可视化引擎(TMVE)?
、
、
、
用
Python
构建
主题
模型
和
主题
浏览器的好框架是什么?我已经学会了在R中使用
主题
模型
库,但我不知道如何将其导入TMVE。 主要是,我在寻找使用
Python
或R的解决方案--我可能只是尝试从R输出中构建我自己的(非常糟糕的)
主题
浏览器。
浏览 4
提问于2012-12-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在一个文本文档上运行标记为LDA的文档?
、
、
、
我有200 K的tweet,我已经使用Gensim
python
库应用了LDA (潜在的Dirichlet分配)算法。现在我需要对他们申请标记/监督的LDA。有谁能帮我完成我应该遵循的任务。否则,如果您能为我提供另一个
python
库,我将感激不尽。
浏览 0
提问于2016-07-12
得票数 4
1
回答
基于
主题
集的历时
主题
建模
、
、
、
简而言之,问题是:我如何建立一个定期更新的
主题
链,它也将显示
主题
是如何随着时间的推移而出现和消失的?我有一个数据与时间戳更新与一定的规律性-比如说,每周我得到另一批论坛帖子。我希望能够跟踪
主题
的顺序-因此
主题
权重随时间的变化,一些消失,以及新的出现。
浏览 0
提问于2021-10-01
得票数 1
1
回答
在自然语言中比较几个语料库的最佳方法是什么?
、
、
、
、
我一直在为一个研究项目(使用Gensim和
python
)用自然语言编写叙事报告的LDA
主题
模型
。我有几个较小的语料库(每个语料库从1400到200个文档-我知道,这很小!)我想进行比较,但除了查看每个LDA
模型
(例如使用pyLDAviz)之外,我不知道如何进行比较。我的学术背景不是CS,而且我对NLP还是个新手。 在语料库/
主题
模型
中比较
主题
的一些好方法是什么?例如,是否可以估计两个LDA
模型
重叠的程度?或者,有没有其他方法来评估几个语料库的
浏览 0
提问于2017-09-01
得票数 4
1
回答
Gensim
主题
建模,并提供建议的初步投入?
、
、
我正在使用
python
中的gensim在一个中等大小的语料库上做am
主题
模型
。我们已经大致知道了一些我们期待的话题。特别是,我们知道语料库中确实存在一个特定的
主题
,我们希望
模型
能够为我们找到这个
主题
,这样我们就可以提取出属于这个
主题
的语料库的元素。有没有一种方法可以手动设置你的
主题
之一的初始条件在gensim给
模型
一个‘正确’的方向? 这样做的目的是以几个已知的目标
主题
为例,并将每个单词的概率设置为它们在已知示例中的
浏览 8
提问于2022-10-31
得票数 -1
2
回答
考虑到我的目的,我可以使用哪种文本挖掘/NLP方法?
、
、
问题:在R或
Python
中,我可以用什么定量方法从我的定性反应中提取出这个列表? 这对我来说是很重要的研究,我非常感谢你的建议。
浏览 3
提问于2016-10-26
得票数 0
1
回答
我们可以使用经过训练的LDA
模型
来预测新的语料库吗?
、
、
、
我已经在
Python
3的特定
主题
上训练了2000URL的LDA
模型
(包含文章)。我们能根据训练好的
模型
预测新的语料库吗?
浏览 1
提问于2018-03-16
得票数 1
1
回答
理解gensim LDA
主题
建模API的输出
、
、
、
、
我试图理解
主题
建模的,就像在这个中解释的那样。在第16点中,它训练LDA
主题
模型
并打印
主题
: ('base', 0.00653210392556342)])] 获取num_words最有可能出现的
主题
数
浏览 5
提问于2022-04-12
得票数 0
3
回答
从gensim LDA
模型
中提取
主题
分布
、
、
我使用
python
中的gensim包为一些文本文件创建了一个LDA
模型
。我想获得学习
模型
的
主题
分布。在gensim ldamodel类中是否存在从
模型
中获取
主题
分布的方法或解决方案?例如,我使用一致性
模型
来寻找一个
模型
,该
模型
的值与1到5的
主题
数有关。得到最佳
模型
后,我使用get_document_topics方法(感谢)来获取用于创建该
模型
的文档中的
主题
分布。t
浏览 1
提问于2018-08-29
得票数 2
回答已采纳
1
回答
用Gibbs抽样+瘦选项实现LDA
主题
模型
?
、
、
、
我试图优化一个LDA
主题
模型
使用崩溃吉布斯抽样。我一直在使用R中的ldatuning包来优化
主题
数k: burnin = 1000, thin = 500, nstart我正在寻找LDA
主题
模型
的
Python
实现,我可以使用相同的控件运行这些实现,以便它与我以前优化ldatuning的方法保持一致,但速度更快,因为我需要运行多个
模型
来比较困惑。我看过
Python
中
浏览 2
提问于2017-11-02
得票数 0
1
回答
新闻文章的实时
主题
识别
、
、
、
然而:我不知道确切的数字
主题
是什么(因为,很明显,每次发生新的事情都要创建一个新的
主题
), 而且,当我们谈论新闻文章的时候从现在起,我一直在使用TF-下手,因为这是我在头脑中想到的,当时我对
主题
建模一无所知,但它并不擅长它的工作。我正在进行
主题
建模并发现一些东西,比如潜在的Dirichlet分配、相关的
主题
模型
、单词图表等等。我目前正在阅读关于这
浏览 0
提问于2016-06-21
得票数 1
1
回答
时间数据格式?
、
、
我想将gensim的
Python
包装器用于动态
主题
模型
。本质上,它是一种
主题
建模方法,它根据日期(即年份)对语料库进行分割,并观察
主题
是如何随时间发展的。
浏览 3
提问于2015-07-10
得票数 1
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1
回答
在tableau仪表板上显示
python
主题
建模结果
、
、
我对tableau相当陌生,我希望能更清楚地了解以下问题: 我已经使用Gensim
模型
在
python
上进行了
主题
建模,我想知道是否可以在我的仪表板上显示
主题
建模可视化。我已经使用tabpy将我的tableau链接到
python
服务器,但我不确定是否可以继续在仪表板上显示幽门tabpy结果。
浏览 1
提问于2022-04-05
得票数 1
1
回答
用
Python
(numpy)实现
主题
模型
、
、
、
、
最近,我使用numpy在
Python
上为LDA
主题
模型
实现了Gibbs采样,并参考了一个站点上的一些代码。在Gibbs采样的每次迭代中,我们删除一个(当前)单词,根据从LDA
模型
推断的后验条件概率分布对该单词的新
主题
进行采样,并更新单词
主题
计数,如下所示: for m, doc in enumerate(docs现在,我想实现一个的联合情感
主题
模型
。matrix containing # occurrences for a sentiment for
浏览 2
提问于2012-05-09
得票数 5
回答已采纳
2
回答
NLP分析建议
、
、
、
、
这里是我的计划(高层次):预处理和清理数据,对文本数据本身运行一些描述(弓,词频率,可能是tf-国防军,词云),然后尝试一些
主题
建模和可能的情感分析。当我在这个庞大的学习过程中工作时,我的主要问题是: 这种类型的数据集是否需要任何特定的
主题
建模或情感分析技术?是否有任何明显或不太明显的限制或考虑,我应该记住,由于我已经得到的数据?
浏览 6
提问于2022-06-01
得票数 0
回答已采纳
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