作为Python的一个库,gensim给了文本主题模型足够的方便,像他自己的介绍一样,topic modelling for humans 具体的tutorial可以参看他的官方网页,当然是全英文的,http://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html 由于这个链接打开速度太慢太慢,我决定写个中文总结:(文章参考了52nlp的博客,参看http://www.52nlp.cn) 安装就不用说了,在ubuntu环境下,sudo easy_install gensi…

本文利用gensim进行LDA主题模型实验,第一部分是基于前文的wiki语料,第二部分是基于Sogou新闻语料. 1. 基于wiki语料的LDA实验 上一文得到了wiki纯文本已分词语料 wiki.zh.seg.utf.txt,去停止词后可进行LDA实验. import codecs from gensim.models import LdaModel from gensim.corpora import Dictionary train = [] stopwords = codecs.open…

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础 在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它…

本文由 伯乐在线 - 东狗 翻译,toolate 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:blog.dominodatalab.com.欢迎加入翻译小组. 本文介绍一个将911袭击及后续影响相关新闻文章的主题可视化的项目.我将介绍我的出发点,实现的技术细节和我对一些结果的思考. 简介 近代美国历史上再没有比911袭击影响更深远的事件了,它的影响在未来还会持续.从事件发生到现在,成千上万主题各异的文章付梓.我们怎样能利用数据科学的工具来探索这些主题,并且追踪它们随着时间的变化呢? 灵感 首先提出这个问…

1.dictionary = gensim.corpora.Dictionary(clean_content)  对输入的列表做一个数字映射字典, 2. corpus = [dictionary,doc2vec(cl_content) for cl_content in clean_content]  # 输出clean_content每一个元素根据dictionary做数字映射后的结果 3.lda = gensim.model.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus,…

gensim是python下一个极易上手的主题模型程序库(topic model),网址在:http://radimrehurek.com/gensim/index.html 安装过程较为繁琐,参考http://radimrehurek.com/gensim/install.html 中的步骤. 我本机用的python2.7,需安装setuptools或者pip,然后通过这2个工具安装numpy和scipy,因为gensim里面依赖科学/数值计算.其中scipy还需要安装BLAS和LAPACK这…

得知李航老师的<统计学习方法>出了第二版,我第一时间就买了.看了这本书的目录,非常高兴,好家伙,居然把主题模型都写了,还有pagerank.一路看到了马尔科夫蒙特卡罗方法和LDA主题模型这里,被打击到了,满满都是数学公式.LDA是目前为止我见过最复杂的模型了. 找了培训班的视频看,对LDA模型有了大致的认识.下面总结一点东西. 1.LDA与PLSA的联系 LDA模型和PLSA的联系非常紧密,都是概率模型(LSA是非概率模型),是利用概率生成模型对文本集合进行主题分析的无监督学习方法. 不同在于…

在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理,这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型.除了scikit-learn,  还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库,使用的原理基本类似,本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用. 1. scikit-learn LDA主题模型概述 在scikit-learn中,LDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocatio…