文件名称：利用BERT和基于类的TF-IDF创建易于解释的主题。-Python开发
文件大小：5.78MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 09:39:17
Python Natural Language Processing
BERTopic是一种主题建模技术，它利用BERT嵌入和c-TF-IDF创建密集的群集，从而使主题易于理解，同时又在主题描述中保留了重要的单词。 BERTopic是一种主题建模技术，它利用BERT嵌入和c-TF-IDF创建密集的群集，从而使主题易于理解，同时又在主题描述中保留了重要的单词。 相应的中等职位可以在这里找到。 关于项目算法的目录2.1。 句子转换器2.2。 UMAP + HDBSCAN 2.3。 c-TF-IDF入门3.1。 安装3.2。 基本用法3.3。 概述Google合作实验室1.关于项目返回目录
【文件预览】：
BERTopic-master
----.gitignore(916B)
----README.md(10KB)
----.github()
--------workflows()
----tests()
--------conftest.py(231B)
--------test_other.py(1KB)
--------test_models.py(11KB)
--------test_topic_representation.py(5KB)
--------test_utils.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_bertopic.py(3KB)
----bertopic()
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--------_mmr.py(2KB)
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--------backend()
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--------BERTopic.ipynb(148KB)
----setup.py(3KB)
----Makefile(370B)
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--------logo.png(9KB)
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