文件名称：Conversation_Analysis_Project:理学硕士项目
文件大小：163.76MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-20 06:44:28
nlp conversations transcripts msci imperialcollegelondon
硕士项目：对话结构分析+使用播客成绩单的可视化 在此MSci项目中，我们正在研究两种不同视角下的人与人之间的对话结构：通过主题空间的宏观轨迹（由词嵌入的组成部分构建）和一系列微观对话行为。 通过主题空间分析，我们希望构建一个完整的成绩单图形表示形式，以可视化方式讨论主题的演变，并描绘有关给定对话的关键信息。 通过对话分析，我们希望回答“什么使对话有趣？”这一问题。 使用的密钥库：sklearn，torch，gensim，nltk，spacy，scipy，pandas，networkx 使用的关键方法 1）关键字提取 关键字和短语，使用TopicRank的PKE实现。 名词，将spacy POS标记器与en_core_web_sm预训练的统计模型一起使用。 Bigrams和Trigrams，使用NLTK实现的“并置查找器”。 2）主题空间建设 使用GoogleNews-vectors