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包含微博爬虫、LDA主题分析和情感分析三个部分。 1.微博爬虫 实现微博评论爬取和微博用户信息爬取，一天大概十万条。 2.LDA主题分析 实现文档主题抽取，包括数据清洗及分词、主题数的确定（主题一致性和困惑度）和最优主题模型的选择（暴力搜索）。 3.情感分析 实现评论文本的情感值计算，准确率超过97%，处于0到1之间。

基于LDA模型的主题分析论文。完整的使用LDA进行主题分析

AnalyseHatenaBookmarkDTM 这是 DTM 进行主题分析脚本。假设已经提前。 使用此脚本，您可以针对您目前注册的结尾输出以下时序主题分析结果。 主题比率（累积）的时间序列转换。可以查看目标话题兴趣的涨跌和兴趣的积累。 话题中词汇比例的时间序列转变。您可以检查对目标主题的兴趣变化。 提前准备 解释基于 MacOSX 环境。 待分析的最终文章的数据准备，在MySQL中注册尾篇。 DTM 安装从“主题建模软件”下载“dtm”并将二进制文件放置为“./DTM/main”。具体请按照以下步骤进行。 $ wget https://princeton-statistical-learning.googlecode.com/files/dtm_release-0.8.tgz $ tar xvf dtm_release-0.8.tgz $ cd dtm_release/dtm $

SpotView供应链主题分析_金蝶版@1.0.pptx

基于LDA算法的中文文本的主题分析抽取代码实现

用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析（有数据集，LDA例子）

包括Python分词，去停用词，使用gensim包进行LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率的代码，以及停用词表