«topic-model» 태그된 질문

Latent Dirichlet Allocation (LDA) 및 Hierarchical Dirichlet Process (HDP) 는 모두 주제 모델링 프로세스입니다. 가장 큰 차이점은 LDA는 주제 수를 지정해야하며 HDP는 그렇지 않다는 것입니다. 왜 이렇게이다? 그리고 두 주제 모델링 방법의 차이점, 장단점은 무엇입니까?

49 nlp  topic-model  lda 

기계 학습에서 클러스터링과 분류의 차이점을 알고 있지만 문서의 텍스트 분류와 주제 모델링의 차이점을 이해하지 못합니다. 문서를 통해 주제 모델링을 사용하여 주제를 식별 할 수 있습니까? 분류 방법을 사용하여 이러한 문서 내의 텍스트를 분류 할 수 있습니까?

20 classification  text-mining  topic-model 

LDA에는 두 개의 하이퍼 파라미터가 있으며이를 조정하면 유도 된 주제가 변경됩니다. 알파 및 베타 하이퍼 파라미터는 LDA에 어떤 영향을 미칩니 까? 하나 또는 다른 하이퍼 파라미터가 증가 또는 감소하면 주제는 어떻게 변경됩니까? 왜 매개 변수뿐만 아니라 하이퍼 파라미터입니까?

19 topic-model  lda  parameter 

주제 모델링을 수행하기 전에 중지 단어를 제거하려고합니다. 나는 어떤 부정 단어들도 (아무것도 아닌 등) 보통 중지 단어로 간주됩니다. 예를 들어, NLTK, spacy 및 sklearn은 중지 단어 목록에 "not"을 포함합니다. 그러나 아래 문장에서 "not"을 제거하면 의미가 상실되어 주제 모델링이나 감정 분석에 정확하지 않습니다. 1). StackOverflow is helpful => StackOverflow helpful 2). …

18 nlp  topic-model  sentiment-analysis 

corr()원본 df 에서 df를 만듭니다 . corr()DF는 70 X 70에서 나와는 히트 맵을 시각화하는 것은 불가능합니다 ... sns.heatmap(df). 를 표시하려고 corr = df.corr()하면 테이블이 화면에 맞지 않으며 모든 상관 관계를 볼 수 있습니다. df크기에 관계없이 전체를 인쇄 하거나 히트 맵의 크기를 제어하는 ​​방법입니까?

17 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 

나는 사람들이 주제 모델과 LDA에 대한 좋은 자습서 (빠르고 간단한)를 가지고 있는지, 일부 실제 매개 변수를 설정하는 방법, 의미 및 가능한 경우 실제 예제를 직관적으로 가르치고 싶습니다.

8 topic-model  lda