在当今的数据分析领域，文本分析和情感分析是两大重要分支，它们在市场分析、社交媒体监控、新闻报道以及科研工作中扮演着关键角色。随着自然语言处理技术的不断进步，LDA（隐含狄利克雷分布）主题模型和Wordvec（Word Embeddings）已经被广泛应用于提取文本数据中的主题和语义信息。LDA是一种文档主题生成模型，它可以将文档集合中的每篇文档视为多个主题的混合，每个主题又是由多个词构成的混合。而Wordvec是一种词嵌入模型，它能够将词语表示为稠密的向量形式，从而捕捉词语之间的语义相似性。 桑基图（Sankey Diagram）是一种特定类型的流程图，它通过流量的大小显示了数据流的量值，非常适合用来展示数据在不同阶段的变化或不同数据流之间的关系。在文本分析领域，桑基图可以用于可视化主题模型中的主题分布和转换，帮助研究者和工程师直观地理解数据随时间或条件的演变。 本次提供的资源“lda主题模型+wordvec代码+桑基图演化+参考论文”结合了上述这些先进的文本分析工具和技术，并且附带了详细的参考论文，对于想要深入学习和掌握这些技术的读者来说，是一份宝贵的资料。这份资源不仅包括了完整的代码实现，还包含了如何通过实际案例应用这些模型的详细说明。特别地，资源中提到可以为理解能力较弱的读者提供一对一的讲解服务，这无疑为初学者搭建了一座进入文本分析领域的桥梁。 对于软件工程师、数据分析师、科研人员以及计算机科学专业的学生而言，这份资源将成为他们完成毕业设计、科研项目或工作中的实际需求的有力支持。通过熟练掌握LDA主题模型和Wordvec，以及桑基图的应用，他们能够更准确地进行文本挖掘，提取有价值的信息，形成深入的洞察，从而在各自的工作和研究领域中取得更好的成绩。 此外，该资源还涉及了情感分析，这是文本分析的一个重要分支，它关注的是从文本中识别和提取情绪倾向（如正面、负面、中性等），这在品牌管理、公共关系和政治选举等领域尤为重要。通过情感分析，相关领域的决策者可以更好地理解公众对特定话题或品牌的态度和情感，进而做出更加精准的市场策略调整。 “lda主题模型+wordvec代码+桑基图演化+参考论文”是一份综合性极强的学习资料，它不仅为技术爱好者提供了一个学习先进文本分析技术的平台，也为专业人士提供了解决实际问题的有效工具。对于那些希望在自然语言处理领域取得进步的人来说，这份资源无疑是他们学习和研究的宝贵资产。

在当前全球化的经济背景下，环境问题日益凸显，尤其是碳排放问题引起了广泛的关注。交通运输业是全球温室气体排放的主要来源之一，因此新能源汽车的发展成为了全球关注的焦点。新能源汽车作为推动交通行业脱碳的重要工具，其市场潜力巨大，但同时也面临着来自传统汽车的激烈竞争。新能源汽车厂商和政府都面临着如何提高消费者对新能源汽车的关注、接受度、购买意愿和使用体验的挑战。 为了解决上述问题，对于消费者偏好进行研究是至关重要的。随着电商时代的来临，消费者在线评论成为了研究消费者偏好的重要数据源。通过分析这些评论，可以有效反映出消费者对新能源汽车的真实使用体验和感受，从而为新能源车企提供改进产品质量、提升用户体验的参考。在线评论文本大数据的挖掘与分析，特别是通过数据挖掘和深度学习技术的应用，为实现这一目标提供了可能。 本研究主要采用了LDA模型和BERT模型来对新能源汽车在线评论进行分析。LDA模型用于主题提取，可以识别评论中消费者关注的主要话题；而BERT模型则用于情感分析，评估消费者对于不同主题的情感倾向。通过这两个模型的结合使用，不仅可以挖掘出消费者讨论的主题，还能准确把握消费者对于这些主题的情感态度。 在数据获取和预处理方面，研究首先通过网络爬虫技术爬取了大量新能源汽车的在线评论数据。随后，对数据进行了清洗和预处理，包括去除停用词等步骤，以保证分析的准确性。然后，通过词云图的绘制和基于LDA的主题模型挖掘，发现了消费者评论中关注的热点话题。通过BERT模型的情感分析，研究人员进一步了解了消费者对于这些话题的情感倾向。 研究的结论部分指出，通过文本挖掘和情感分析，可以为新能源汽车厂商提供宝贵的市场信息和消费者洞察。这些信息不仅可以帮助厂商改善产品设计，还可以用于制定更有效的市场策略，以满足消费者需求，进而推动新能源汽车的普及。 此外，这项研究对于理解消费者心理、预测市场趋势以及制定相关政策均具有重要的参考价值。通过情感分析，可以为消费者提供更加个性化和人性化的服务，最终实现新能源汽车行业的可持续发展。

基于DFT-LDA和GW方法的Ge3N4多型体能带结构计算，高尚鹏，蔡冠华，基于密度泛函理论计算了Ge3N4多型体的能带结构，计算中对交换关联势采用局域密度近似。为了准确预测禁带宽度，采用GW方法对布里渊�

机器学习人脸识别简单项目，有数据集，可运行代码，说明文档

在LDA建模的基础上，使用各种分类器对文本分类，即利用LDA的建模结果提高分类效率和精度。

是基于用MATLAB编程的LDA程序，程序运行完美，训练集设置较为巧妙，方便学习者自己添加数据，而且注释非常详细，不仅注释了每步的作用，而且对出现的函数也做了介绍

包含code代码、data数据、报告文档、报告PPT和报告视频 2022年12月27日，为期3天的全国硕士研究生招生考试正式落下帷幕，今年的赶考之路因为病毒的肆意蔓延显得格外坎坷。而在网络上，针对今年的考研热议也迎来一轮一轮的高潮，或为自己加油打气，期待能够考出一个满意的成绩，或交流考试心得吸取复习经验，或担心自己的身体状况和考场的安全问题...... 围绕着考研相关话题的网络舆论在以微博为首的社交媒体上不断发酵。微博诞生于2009年，是移动互联网和Web2.0时代的代表产品。通过微博，用户可以利用140字的短文本形式发布信息，也可以浏览到正在发生的事件，满足了用户的社交需求和咨询需求，迅速占领国内市场。 通常情况下，舆论主体的情感倾向可以影响舆情事件的发展趋势，同时有效反映其对事件积极或消极的态度。本文通过微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据，研究舆情参与主体的情感强度。

在 Python 2.7 环境下使用 pip 安装 lda 等包时，会报错 `error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required. Get it from http://aka.ms/vcpython27`. 解决方案，安装 VCForPython27。

LDA数学八卦是关于主题模型数学基础内容的一本书里面包含了神奇的Gamma函数、Beta/Dirichlet分布、MCMC /Gibbs Sampling、主题模型、LDA建模等内容。需要的朋友可以下载。

本文是自动化科学与电气工程学院电子信息专业学生朱远哲在深度学习与自然语言处理课程中完成的第三次大作业，题目为LDA模型。该文首先描述了问题的背景和目的，然后介绍了LDA模型的原理和应用，包括主题模型和文本分类等方面。接着，作者详细阐述了LDA模型的实现过程和结果分析，包括数据预处理、模型训练和评估等方面。最后，作者总结了LDA模型的优缺点和未来研究方向，并对本次大作业的收获和不足进行了反思和展望。