Câu hỏi được gắn thẻ «topic-model»

Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA) và Quy trình Dirichlet phân cấp (HDP) đều là các quy trình mô hình hóa chủ đề. Sự khác biệt chính là LDA yêu cầu thông số kỹ thuật về số lượng chủ đề và HDP thì không. Tại sao lại như vậy? Và …

49 nlp  topic-model  lda 

Tôi biết sự khác biệt giữa phân cụm và phân loại trong học máy, nhưng tôi không hiểu sự khác biệt giữa phân loại văn bản và mô hình chủ đề cho các tài liệu. Tôi có thể sử dụng mô hình chủ đề trên các tài liệu để xác …

20 classification  text-mining  topic-model 

LDA có hai siêu đường kính, điều chỉnh chúng thay đổi các chủ đề cảm ứng. Các siêu đường kính alpha và beta đóng góp gì cho LDA? Làm thế nào để chủ đề thay đổi nếu một hoặc các siêu đường kính khác tăng hoặc giảm? Tại sao chúng …

19 topic-model  lda  parameter 

Tôi đang cố gắng loại bỏ các từ dừng trước khi thực hiện mô hình chủ đề. Tôi nhận thấy rằng một số từ phủ định (không, cũng không, không bao giờ, không, v.v.) thường được coi là từ dừng. Ví dụ: NLTK, spacy và sklearn bao gồm "không" trong …

18 nlp  topic-model  sentiment-analysis 

Tôi tạo một corr()df từ một df gốc. Các corr()df ra 70 X 70 và nó là không thể hình dung Heatmap ... sns.heatmap(df). Nếu tôi cố gắng hiển thị corr = df.corr(), bảng không vừa với màn hình và tôi có thể thấy tất cả các mối tương quan. …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Tôi muốn biết nếu mọi người có một số hướng dẫn tốt (nhanh và đơn giản) về mô hình chủ đề và LDA, dạy trực giác cách đặt một số tham số, ý nghĩa của chúng và nếu có thể, với một số ví dụ thực tế.

8 topic-model  lda 

Tôi muốn so sánh hai nhóm (hai bộ sưu tập văn bản khác nhau) bằng cách sử dụng Mô hình chủ đề. Tôi đã đào tạo mô hình riêng biệt trên hai bộ sưu tập và khớp thủ công các chủ đề tương tự dựa trên các từ thường gặp …

6 text-mining  topic-model