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。

基于增强的LDA模型微博热点话题发现，徐慧，夏楠楠，微博已经成为数亿计的用户发布大量信息，从这些庞大的数据信息中提取热点话题成为挑战之一。基于LDA模型对于微博热点话题的挖掘具

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

总结了基于LDA 话题模型的话题演化方法。

基于LDA模型的新闻话题分类研究，适合数据挖掘，分析。

智能审讯 这是一个网络应用程序，可根据症状向用户提供药物建议。 目录介绍 Intelligent-interrogation目录包含有关项目演示的python代码和C ++代码。 数据目录包含训练集和数据库（疾病信息，疾病词典和药物词典）。 调试目录包含一些python代码，用于调试或处理数据（分割单词或调整数据格式）。 spider目录包含用于在线获取信息的网络蜘蛛。 框架是我们项目的思想载体。 项目职能 该项目的主要功能如下： 用结巴来分词 使用TF-IDF提取关键字 使用Word2vec建立模型 使用Levenshtein搜索目标 使用Seq2seq模型 使用LDA模型 使用SQL服务器 使用Django框架 要求 python 3.6 Navicat for SQL服务器 urllib，urllib2，json，pymssql，word2vec，Levenshtein，

随着互联网与信息技术的发展，大数据分析成为目前热门话题之 一。大数据分析主要从海量数据中提取有意义的信息作为数据特征， 通过分析已有数据的特征，实现数据的归纳分析，预测数据集的发展 方向。自然语言处理是实现文本信息智能分析的一项重要研究工作。 对特定领域内文本的分析，可以获取该领域内的重要信息，以及实现 对该领域发展方向的预测。 针对财经领域而言，分析财经领域内海量的文本信息，可以了解 经济发展的前景，实现对经济发展的预测。中文文本分析主要是文本 的分类、聚类等工作，依赖于对文本中词汇的分析。从文本词汇集中 提取主要的信息是分析文本的基础工作。关键词是文本数据的重要特 征，是分析文本数据的重

此版本是Java实现的LDA主题模型，实践中我们经常用LDA模型来提取篇章主题，或者用来提取主题关键字，还可以用于自动文摘等方面。

以 LDA 模型表示文本词汇的概率分布，通过香农信息抽取体现主题的关键词。采用背景词汇聚类及主题词联想的方式将主题词 扩充到待分析文本之外，尝试挖掘文本的主题内涵。模型拟合基于快速 Gibbs 抽样算法进行。实验结果表明，快速 Gibbs 算法的速度约比 传统 Gibbs 算法高 5 倍，准确率和抽取效率均较高。

基于LDA模型的微博话题检测，汪进祥，刘念，随着微博用户的不断增长,国外的Twitter和国内的新浪微博已经成为媒体和个人发布信息的重要平台.对于微博这种特殊的文本,通常小于140��