一个ros节点，发布一个话题，名字是odom。odm可以表示机器人的位置

双项主题模型 此程序包实现了由，兰介绍的短文本的。 它包括BTM模型的两种实现：cythonized）1 由小慧严，2）优化和cythonized 通过 。 它还能够计算困惑和语义一致性度量。 要求 赛顿 NumPy 大熊猫 科学 Scikit学习 pyLDAvis（可选） 设置 您可以从PyPi安装软件包： pip install bitermplus 或从此回购中： pip install git+https://github.com/maximtrp/bitermplus.git 例子 import bitermplus as btm import numpy as np from gzip import open as gzip_open # Importing and vectorizing text data with gzip_open ( 'dataset/Sea

伯特比 BERTopic是一种利用主题建模技术 :hugging_face: 转换程序和c-TF-IDF创建密集的群集，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要字词。 它甚至支持类似于LDAvis的可视化！ 相应的媒体帖子可以在找到。 安装 可以使用完成安装： pip install bertopic 要使用可视化选项，请按照以下步骤安装BERTopic： pip install bertopic[visualization] 安装错误推荐使用PyTorch 1.4.0或更高版本。 如果安装出现错误，请首先安装pytorch。 入门 要详细了解BERTopic的功能，您可以在查看完整的文档也可以Google Colab笔记本。 快速开始 我们首先从著名的20个新闻组数据集中提取主题，该数据组由英文文档组成： from bertopic import BERTopic from sklearn . datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups ( subset = 'all' , remove

lda2vec Moody的lda2vec的pytorch实现，这是一种使用词嵌入的主题建模方法。 原始论文： 。 警告：我个人认为使lda2vec算法起作用非常困难。 有时它找到几个主题，有时却找不到。 通常，找到的很多话题都是一团糟。 该算法易于产生较差的局部最小值。 它在很大程度上取决于初始主题分配的值。 对于我的结果，请参阅20newsgroups/explore_trained_model.ipynb 。 另请参见下面的实现详细信息。 失利 培训进行如下。 首先，将文档语料库转换为一组元组{(document id, word, the window around the word) | for each word in the corpus} {(document id, word, the window around the word) | for each word

非常nice！截图：https://blog.csdn.net/thelittleboy/article/details/121744435

BTM：具有R的短文本的双向词主题建模

nlp-LDA主题模型演示 这是针对python LDA主题模型演示 该文件用于txt文件。 主要研究对象是covid-19

基于最小领域知识的主题建模 ，一种基于融合知识的主题模型的微博话题发现方法，涉及自然语言处理领域 传统的主题挖掘技术基于概率统计的混合模型，对文本信息进行建模，使得模型能够自动挖掘出文本中潜在的语义信息，使用户能够快速的了解文本中所涉及的内容。通过主题模型，不仅能够获得文本集合中主要涉及的信息，而且能够获得每篇文档中的内容信息。常见的主题模型有概率潜在语义分析(ProbabilisticLatentSemanticAnalysis,PLSA)模型[1]和潜在狄利克雷分配(LatentDirichletAllocation,LDA)模型[2]。但该类技术仅考虑文本集合中的文本信息，其他有用的信息，如文本的类别信息等，无法被利用起来。

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| 近年来提出的神经主题模型变体的PyTorch实现包括NVDM-GSM，WTM-MMD（W-LDA），WTM-GMM，ETM，BATM和GMNTM。 该项目的目的是为神经主题模型提供一个实用且可行的示例，以促进相关领域的研究。 模型的配置与论文中提出的模型并不完全相同，并且没有对超参数进行仔细的微调，但是我选择覆盖其中的核心思想。 从经验上讲，NTM优于经典的统计主题模型，尤其是在短文本上。 出于评估目的，提供了短消息（ ），对话话语（ ）和对话（ ）的数据集，所有这些均以中文显示。 作为与NTM的比较，还提供了基于gensim库的现成的LDA脚本。 如果您对此实施有任何疑问或建议，请随时与我联系。 为了更好，欢迎加入我的行列。 ;） 注意：如果发现加载此自述文件的图片太慢，则可以在我的博客上阅读此。 目录 2.6 BATM 3.数据集 3.1 cnews10k 3.