Тематическое моделирование - это метод обучения без учителя для кластеризации документов, позволяющий обнаруживать темы на основе их содержания. Это очень похоже на то, как работают алгоритм K-средних и максимизация ожидания. Поскольку мы группируем документы, нам придется обрабатывать отдельные слова в каждом документе, чтобы обнаруживать темы и присваивать значения каждому на основе распределения этих слов. Это увеличивает объем данных, с которыми мы работаем, поэтому для обработки..

Анализ беседы веганов в Твиттере с помощью НЛП и тематического моделирования Введение 📄 Это сообщение в блоге соответствует моему третьему индивидуальному проекту в Metis. Сам проект представляет собой исследование текстовых данных с помощью обработки естественного языка (NLP) и обучения без учителя. В моем конкретном проекте использовались твиты с ключевым словом «веган» за период с 2016 по 2020 год, чтобы понять веганский диалог за последние пять лет. В этом сообщении блога я..

Короче говоря, тематическое моделирование - это метод интеллектуального анализа текста для обнаружения тем в документах. Тема содержит группу слов, которые часто встречаются вместе, и моделирование темы может соединять слова, которые имеют похожие значения, и может различать использование слов с несколькими значениями. Учитывая, что текстовые документы состоят из слов, тема, охватываемая более чем одним документом, может быть выражена комбинацией сильно связанных слов, и любой данный..