Als «topic-model» getaggte Fragen

4
Latente Dirichlet-Zuordnung vs. Hierarchischer Dirichlet-Prozess
Latent Dirichlet Allocation (LDA) und Hierarchical Dirichlet Process (HDP) sind beide Themenmodellierungsprozesse. Der Hauptunterschied ist, dass LDA die Angabe der Anzahl der Themen erfordert und HDP nicht. Warum ist das so? Und was sind die Unterschiede, Vor- und Nachteile beider Methoden zur Themenmodellierung?
49 nlp  topic-model  lda 

3
Was ist der Unterschied zwischen Textklassifizierung und Themenmodellen?
Ich kenne den Unterschied zwischen Clustering und Klassifikation beim maschinellen Lernen, verstehe aber nicht den Unterschied zwischen Textklassifikation und Themenmodellierung für Dokumente. Kann ich die Themenmodellierung über Dokumenten verwenden, um ein Thema zu identifizieren? Kann ich Klassifizierungsmethoden verwenden, um den Text in diesen Dokumenten zu klassifizieren?


1
NLP - warum ist "nicht" ein Stoppwort?
Ich versuche, Stoppwörter zu entfernen, bevor ich eine Themenmodellierung durchführe. Mir ist aufgefallen, dass einige Negationswörter (weder noch nie, keine usw.) normalerweise als Stoppwörter angesehen werden. Zum Beispiel enthalten NLTK, spacy und sklearn "not" in ihren Stoppwortlisten. Wenn wir jedoch "nicht" aus diesen Sätzen unten entfernen, verlieren sie die signifikante …

5
Vergrößere die seaborn Heatmap
Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist es eine …
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 

5
Tutorials zu Themenmodellen und LDA
Ich würde gerne wissen, ob Sie Leute einige gute Tutorials (schnell und unkompliziert) über Themenmodelle und LDA haben, die intuitiv lehren, wie man einige Parameter einstellt, was sie bedeuten und wenn möglich, mit einigen realen Beispielen.

1
Vergleich zweier Korpora mit dem Themenmodell
Ich möchte zwei Korpora (zwei verschiedene Textsammlungen) mithilfe der Themenmodellierung vergleichen. Ich habe das Modell separat für die beiden Sammlungen trainiert und ähnliche Themen anhand ihrer häufigen Wörter manuell abgeglichen. Ich habe mich gefragt, ob es eine systematische Möglichkeit gibt, die Themen zwischen zwei Korpora zu vergleichen und ihre Ähnlichkeit …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.