gensim的LDA算法中很容易提取到每篇文章的主题分布矩阵,但是一般地还需要进一步获取每篇文章归属到哪个主题概率最大的数据,这个在检索gensim文档和网络有关文章后,发现竟然没有. 简单写了一下. #打印每篇文档最高概率主题 for i in lda.get_document_topics(corpus)[:]: listj=[] for j in i: listj.append(j[1]) bz=listj.index(max(listj)) #print(i[bz][0],i,listj

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre

原地址:http://www.howzhi.com/course/286/lesson/2121 查找文档快速 苹果提供了丰富的文档,以帮助您成功构建和部署你的应用程序,包括示例代码,常见问题解答,技术说明和概念和参考文档.让您直接从苹果公司需要最新,最准确的信息的文档资源.在Xcode,你已经可以访问这些资源.如果你喜欢使用浏览器或查看在iPad上的PDF,你可以直接去了iOS开发者的网上图书馆.无论哪种方式,你只需要熟悉各种提供导航和搜索技术. 要查找在Xcode这些资源,选择帮助>文档和A

简介 安装 我的配置 Chocolatey 简介 - Windows的包管理器 官方网址 安装 注意事项 Python 简介 安装 Pip 简介-Python的包管理器 升级 MkDocs的安装 使用Pip安装MkDocs 检查是否安装正确 MkDocs的使用 初步试用根据官方文档的步骤创建和使用MkDocs 常用命令 My Test 注意事项 简介 类别:项目文档生成器,生成静态站点,管理MarkDown文档. 官方网址:http://www.mkdocs.org/ 中文文档:http://m

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

Ext JS 6学习文档-第8章-主题和响应式设计 主题和响应式设计 本章重点在 ExtJS 应用的主题和响应式设计.主要有以下几点内容: SASS 介绍和入门 主题 响应式设计 SASS 介绍和入门 SASS (Syntactically Awesome Stylesheets) 是一个样式语言,当你使用 SASS 代替 CSS 来写样式,之后 SASS 将使用编译器编译成 CSS ,SASS 有更好的语法和一组特性使我们更容易编写样式.同时维护 SASS 代码比维护 CS 更容易.相比直接写

+++ date="2020-10-17T10:32:00+08:00" title="hugo主题文档manpassant" tags=["hugo","主题"] categories=["Go"] toc=true +++ Maupassant Maupassant theme, ported to Hugo. 预览效果:飞雪无情的博客 English Docs 一款非常简洁.性能高的Hugo主题,适配

编辑器及发布服务改进 增加设置图片宽度和居左.居右.居中的语法. 如: 这样表示设置图片宽度为 450.其中 -w450 为设置语法,生成 HTML 时会自动移除.w 表示设置宽度,居左为:-l400,居右为 -r400,居中为 -c400,其中前面的 - 为可选,比如设置一图片宽度为 500 并居中:. 编辑器内显示的图片增加了右键菜单,右键图片即可查看图片大小.打开图片.复制图片. 增加导出为 RTF.Docx 和复制

1.“句向量”简介word2vec提供了高质量的词向量,并在一些任务中表现良好. 关于word2vec的原理可以参考这几篇论文: https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf关于如何使用第三方库gensim训练word2vec可以参考这篇博客: http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/54706807尽管word2vec提供了高质量的词汇向量,仍然没

LSA latent semantic analysis 映射词-文档到一个低维隐语义空间 比较词和文档在低纬空间的相似性 topic 是 Vocab 上的概率分布(符合多项式分布) 文档到主题的一个分布,主题到词库的分布,通过训练得到这两个分布模型 plsa 模型 LDA模型 大规模LDA系统 spark LDA Google PLDA 微软LightLDA 腾讯LDA,PEACOCK

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

Swagger简介 在系统设计的时候,各个应用之间往往是通过接口进行交互的.因此接口的定义在整个团队中就变得尤为重要.我们可以把接口的规范用接口描述语言进行描述,然后Swagger可以根据我们定义的接口规范生成对应的接口文档.它生成的接口文档提供了接口测试功能.我们只需要填上对应的参数,然后点击调用,就可以完成一次接口测试,非常方便.就像下图展示的那样. 不仅如此,Swagger还能够根据接口规范自动生成对应的接口代码!比如Java客户端代码.Java服务端代码等.这个东西减少了接口规范的沟通成

原文地址:https://kafka.apache.org/documentation.html#semantics 1.开始 1.1 引言 Kafka是一个分布式,分区队列,冗余备份的消息存储服务.它是一个有独特设计的消息系统. 这是什么意思呢? 首先我们介绍下相关的基本通信概念: 1.Kafka按主题分布消息. 2.生产者发布消息给Kafka主题. 3.消费者订阅并处理被提供的发布出的信息. 4.Kafka作为由一个或多个中介服务的集群运行. 然后,深入一些,生产者通过网络发送消息给用于提供

声明:本篇文档主要是用于参考帮助文档,没有实例,但几乎包含了SpringMVC 4.2版本的所有核心技术,当前最新版本是4.3,4.2的版本已经经是很新的了,所以非常值得大家一读,对于读完这篇文档感觉还不错的麻烦给个推荐,毕竟花了我一个星期时间才整理出来的,所以请多多支持 .  对于觉得篇幅长的文档,建议大家使用快捷键crtl + F,搜索关键字查询较为方便. 21.1  Spring Web MVC框架简介 Spring的模型-视图-控制器(MVC)框架是围绕一个 DispatcherServ

本文是博主翻译的Django1.10版本官方文档的第一部分,如时间充裕,争取一直翻译下去,经验不足,或有错漏,敬请指正. 另外对于公开文档进行翻译的版权问题不是很清楚,如有侵权请联系我! 另外,要转载该系列翻译文章,也请联系博主. 第二部分传送门 第三部分传送门 第四部分传送门 3.2 模型和数据库Models and databases 3.2.2 查询操作making queries 3.3.8 会话sessions 目录 第一章.Django1.10文档组成结构 1.1 获取帮助 1.2

说明:本文是个人翻译文章,由于个人水平有限,有不对的地方请大家帮忙更正. 原文:dotnet-run 翻译:dotnet-run 名称 dotnet-run -- 没有任何明确的编译或启动命令运行"就地"(即运行命令的目录)源代码. 概要 dotnet run [--framework] [--configuration] [--project] [--help] [--] 描述 dotnet run 命令提供了一个方便的选项,就是使用一个命令从源代码来运行你的应用程序. 它编译源码,

说明:本文是个人翻译文章,由于个人水平有限,有不对的地方请大家帮忙更正. 原文:.NET Core Command Line Tools 翻译:.NET Core命令行工具 什么是 .NET Core 命令行界面(CLI)? .NET Core CLI 是开发 .NET Core 应用程序的一个新的跨平台工具链的基础.它是"基础"的原因时它是在其它的.高级别工具的主要层,如集成开发环境(IDEs),由编辑器和构建者组成. 默认它是跨平台的,并且对支持的每个平台有相同的表现范围.这意味着

在写本系列的过程中,了解得越多越不知道从哪里做为切入点来写,几乎每个知识点展开来说都可以写成一本书.而自己在写作与文档编写方面来说,还是一个初鸟级别,所以只能从大方面说说,在本框架开发所需的范围内来讲述相关要用到的知识点,至于要更深入的去了解,请大家观看其他大牛的博客或购买书籍来学习. 为了加快进度,会对目录进行修改,将一些知识点合并或在后面使用的章节再进行描述. 谢谢大家的支持,如果您觉得本文对您有所帮助,请帮忙点击支持或发表评论. 在开发的过程中,要编写各种各样的文档,当然也有不少公司根本就

一.背景 在之前做的小项目里有一需求是:要求将一活动录入的数据进行统计,并以excel表格形式导出来,并且对表格格式要求并不高. 二.问题分析 鉴于用户只要求最终将数据库中的数据导出excel,对于格式要求不高,因此只需要在页面上加入一条链接,后台action中读取数据然后通过第三方组件导出,再下载,就能满足这个简单的需求了.首先上bing找了有关数据导出的组件,NPOI是弹出的次数最多的一项,在这里也要说到以前做winform窗体开发用到过水晶报表的方法,其实实现方法比较多,由于以前没接触过N