文件名称：topic-model-tutorial:使用 scikit-learn 使用 Python 中的主题模型教程
文件大小：13.91MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-08-24 22:48:31
JupyterNotebook
主题模型教程 此存储库包含简短教程“使用 Scikit-learn 进行主题建模”的笔记本、幻灯片和数据，该教程于 2017 年 9 月在发布。 内容 涵盖摘要教程。 有三个关联的 IPython 笔记本： ：提供使用scitkit-learn预处理文档的基本介绍。 ：涵盖了通过scitkit-learn提供的 NMF 实现对主题模型的应用和解释。 ：关于使用主题一致性为 NMF 选择主题数量的更高级材料。 为了演示主题建模技术，一个示例数据集。 这包括 2016 年从收集的 4,551 篇新闻文章，存储在单个文本文件 (25MB) 中，每行一篇文章。 依赖关系 此代码已使用 Python 3.6-3.8 进行了测试。 核心包要求是： scikit 学习 麻木的 matplotlib 模型选择代码也依赖gensim包构建Word2Vec模型（用v4.0.1测试）。 示例数据集的
【文件预览】：
topic-model-tutorial-master
----.gitignore(1KB)
----data()
--------articles.txt(24.16MB)
----stopwords.txt(2KB)
----3 - Parameter Selection for NMF.ipynb(49KB)
----1 - Text Preprocessing.ipynb(9KB)
----README.md(2KB)
----topic-modelling-with-scikitlearn.pdf(4.7MB)
----2 - NMF Topic Models.ipynb(43KB)