pyLDAvis_Optimized_TopicModeling:使用Sk-learn建立LDA模型并使用pyLDAvis绘制主题间距离图

上传者: 42126399 | 上传时间: 2022-04-25 22:51:38 | 文件大小: 1.1MB | 文件类型: ZIP
pyLDAvis_Optimized_TopicModeling 使用Sk-learn建立LDA模型并使用pyLDAvis绘制主题间距离图 作者:丹麦Anis和Barsha Saha博士 联络方式: 该项目的目的是优化主题模型,以使用网格搜索方法实现最佳拟合。 主题建模是一种有效的无监督机器学习工具,可帮助分析文本数据集中的潜在主题。 但是,也有必要学习优化模型以获得最佳拟合模型,以实现更好的可解释主题,从而获得有意义的见解。 此外,作者还创建了主题的交互式可视化对象,以便对主题模型进行更直观的评估。 数据集信息 到自定义数据集。 结果 初始词云 从pyLDAvis创建的可视化 主题与代表词

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评论信息

  • weixin_44890493 :
    太难了,我看不懂
    2021-05-08

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