Questions tagged «topic-model»

潜在Dirichlet分配（LDA）和Hierarchical Dirichlet Process（HDP）都是主题建模过程。主要区别在于LDA要求指定主题数，而HDP则不需要。为什么会这样？两种主题建模方法的优缺点是什么？

49 nlp  topic-model  lda 

我知道机器学习中聚类和分类之间的区别，但是我不理解文本分类和文档主题建模之间的区别。我可以对文档使用主题建模来识别主题吗？我可以使用分类方法对这些文档中的文本进行分类吗？

20 classification  text-mining  topic-model 

LDA有两个超参数，对其进行调整会更改所引发的主题。 α和β超参数对LDA有什么影响？ 如果一个或另一个超参数增加或减少，主题将如何改变？ 为什么它们是超参数，而不仅仅是参数？

19 topic-model  lda  parameter 

我试图在执行主题建模之前删除停用词。我注意到一些否定词（不是，也不是，从不，等等）通常被认为是停用词。例如，NLTK，spacy和sklearn在其停用词列表中包含“ not”。但是，如果我们从下面的这些句子中删除“否”，则它们将失去重要的含义，对于主题建模或情感分析而言，这将是不准确的。 1). StackOverflow is helpful => StackOverflow helpful 2). StackOverflow is not helpful => StackOverflow helpful 谁能解释为什么这些否定词通常被视为停用词？

18 nlp  topic-model  sentiment-analysis 

我corr()用原始df 创建了df。该corr()DF出来70×70，这是不可能的可视化热图... sns.heatmap(df)。如果我尝试显示corr = df.corr()，则表格不适合屏幕，并且我可以看到所有相关性。它是打印整个df大小而不管其大小还是控制热图大小的方法吗？

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

我想知道你们是否有关于主题模型和LDA的一些很好的教程（快速而直接），直观地讲授如何设置一些参数，它们的含义，并在可能的情况下提供一些真实的例子。

8 topic-model  lda