LdaModel

LDA模型参数设置，训练效果较好

为了写出小论文做了很多次实验，达到了实验中最好的效果，故贴出代码：fromgensim.modelsimportLdaModellda=LdaModel(corpus=corpus,id2word=dictionary
喔就是哦噢喔·2023-11-13 16:16

LDA模型，获取所有的文档-主题分布（即得到文档对于每个主题的概率分布）并保存

现有的只是为文档输出前几个概率大的主题代码：importnumpyasnpfromgensim.modelsimportLdaModel#训练lda模型lda=LdaModel(corpus=corpus
喔就是哦噢喔·2023-11-13 16:16

鬼吹灯文本挖掘4：LDA模型提取文档主题 sklearn LatentDirichletAllocation和gensim LdaModel

鬼吹灯文本挖掘1：jieba分词和CountVectorizer向量化鬼吹灯文本挖掘2：wordcloud词云展示鬼吹灯文本挖掘3：关键词提取和使用sklearn计算TF-IDF矩阵鬼吹灯文本挖掘4：LDA模型提取文档主题sklearnLatentDirichletAllocation和gensimLdaModel鬼吹灯文本挖掘5：sklearn实现文本聚类和文本分类注：tfidf_mat数据准备
zhuzuwei·2020-08-16 10:30

解决visdom的[WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。

库运行LDA，期望看到困惑度指标随迭代次数变化importgensimfromgensim.models.callbacksimportPerplexityMetricLda=gensim.models.ldamodel.LdaModelperplexity_lo
百载文枢江左·2020-07-30 21:03

LDA (一) 文本关键词提取

一、算法原理：使用gensim自带的LDAmodel。使用方法原理是：候选的关键词与抽取的主题计算相似度并进行排序，得到最终的关键词。关键点，候选关键词和抽取的主题如何计算相似度？
蕾姆233·2020-06-25 08:49

关于《后浪》的B站弹幕分析总结（四）——Python实现LDA内容主题挖掘及主题可视化

目录一、使用sklearn里面的LatentDirichletAllocation做主题挖掘二、使用gensim的ldamodel做主题挖掘三、如何将结果可视化四、如何确定主题数4.1观察可视化图形4.2
Lady Stark数据工作室·2020-06-22 00:38

pyLDAvis基于gensim的LDA模型可视化

dictionary=gensim.corpora.Dictionary.load('lda.dict')corpus=gensim.corpora.MmCorpus('lda.mm')lda=models.ldamodel.LdaModel.load
代码猴·2017-09-05 14:03

Ruby学习笔记（一）

（一）功能需求 首先来说一下我的需求：在程序运行的根目录（记为LDAModel）下有50个
·2015-11-03 21:10
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