在文本挖掘中,主题模型是比较特殊的一块,它的思想不同于我们常用的机器学习算法,因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法.本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理. 1. 文本主题模型的问题特点 在数据分析中,我们经常会进行非监督学习的聚类算法,它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类.而主题模型也是非监督的算法,目的是得到文本按照主题的概率分布.从这个方面来说,主题模型和普通的聚类算法非常的类似.但是两者其实还是有区别的. 聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类.比如通过数据样本之间

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

Author:伟易达集团软件工程师 II 杨源鑫Date :2016.11.11Subject:内存为什么是线性分布的 今天有位小伙伴问了我一个问题,问题大概是这样描述的:      师兄,我如何能够先访问一个函数,接着我访问另外一个函数,然后再访问原来的那个函数,但是不能调用原来那个函数,我该怎么实现呢?看完这问题,还真有点饶口啊,其实他想说明的关键就是:函数指针.函数指针实现是太方便了,定义一个指针指向函数,这个指针就可以获取那个函数的入口地址.     鉴于这个概念,我写了一个例子,来验证

环境 Python3, gensim,jieba,numpy ,pandas 原理:文章转成向量,然后在计算两个向量的余弦值. Gensim gensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式,gensim还实现了word2vec功能,以便进行进一步的处理. 具体API看官网:https://radimrehurek.com/gensim 中文分词 中文需要分词,英文就不需要了,分词用的 jieba . def segment(d

一 . pypinyin from pypinyin import lazy_pinyin, TONE, TONE2, TONE3 word = '孙悟空' print(lazy_pinyin(word, style=TONE)) # ['sūn', 'wù', 'kōng'] print(lazy_pinyin(word, style=TONE2)) # ['su1n', 'wu4', 'ko1ng'] print(''.join(lazy_pinyin(word, style=TONE2))

摘自 推荐系统 https://www.cnblogs.com/lzllovesyl/p/5243370.html 一.SVD奇异值分解 1.SVD简介 SVD(singular value decomposition).其作用就是将一个复杂的矩阵分解成3个小的矩阵. 用一张图片表示SVD的结构 2.SVD计算 (1)特征值和特征向量 如果A为方阵则 一般我们会把W的这nn个特征向量标准化,此时W的nn个特征向量为标准正交基 这样我们的特征分解表达式可以写成 (2)当A是一般矩阵的时候 这样V和

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

参考代码 ChineseClean_demo1.py: # -*- coding:utf-8 -*- import xlrd import xlwt ''' python3.4 ''' # file 表示源文件名字,修改此处即可 file="./data/answer_detail_5_15307860968687.xls" dirs="./result" def read_excel(rows_numb,cols_numb): f = xlwt.Workbook(

参考链接:https://blog.csdn.net/whzhcahzxh/article/details/17528261 demo1:结巴分词: # 构造分词库,格式如下: ''' [['楼下', '买', '水果', '这家', '店', '价格比', '店要', '高', '', '', '%', '价格', '太高', '老板', '说', '老板', '您好', '家', '水果', '很漂亮', '新鲜', '进货', '价格', '挺', '高', '我刚', '搬', '喜欢'

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们用Python大法来实

先下载github代码,下面的操作,都是基于这个版本来的! https://github.com/987334176/Intelligent_toy/archive/v1.6.zip 注意:由于涉及到版权问题,此附件没有图片和音乐.请参考链接,手动采集一下! 请参考链接: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9647993.html#autoid-3-4-0 一.玩具与玩具之间的对话 app消息提醒 之前实现了App发送语音消息给web端玩具,web端

基于术语关系的贝叶斯网络信息检索模型扩展研究 LSI 阅读笔记 背景知识 提出一种改进的共现频率法,利用该方法挖掘了索引术语之间的相关关系,将这种相关关系引入信念网络模型,提出了一个具有两层术语节点的扩展信念网络模型,利用实验验证了模型的性能. 将查询术语同义词作为查询证据引入信念网络模型,提出了组合同义词证据的信念网络检索模型,实验验证了模型性能. 利用同义词方法挖掘了简单贝叶斯网络检索模型(SBN 模型)中术语之间的关系,提出了利用这种关系所产生的扩展 SBN 模型,并验证了模型的性能. 利

来自:https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52218249 gensim是一个Python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF,LDA,LSI等模型转换成向量模式,此外,gensim还实现了word2vec,能够将单词转换为词向量. 1. corpora和dictionary 1.1 基本概念和用法 corpora是gensim中的一个基本概念,是文档集的表现形式.corpora就是一个二维矩阵.举例: hurry up ri

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

https://pan.baidu.com/s/1bpVv3Ef  67bd          模块安装文件下载地址 pip install "numpy-1.12.0b+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"   注意 安装带mkl的包 pip install pandas matplotlib statsmodels (使用这种方式并没有正确的安装成功) 首先更新了vc++ 的各种版本 ,然后参照的这篇文章 https://blog.csdn.net/EaShi

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们用Python大法来实

Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达.它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口. 基本概念 语料(Corpus):一组原始文本的集合,用于无监督地训练文本主题的隐层结构.语料中不需要人工标注的附加信息.在Gensim中,Corpus通常是一个可迭代的对象(比如列表).每一次迭代返回一个可用于表达文本对象的

1.词向量建模的word2vec模型和用于长文本向量建模的doc2vec模型 在Gensim中实现word2vec模型非常简单.首先,我们需要将原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器:每一次迭代返回的sentence是一个word(utf8格式)的列表: class MySentences(object): def __init__(self, dirname): self.dirname = dirname def __iter__(self): for fname in os.li

基础概念 本文在进行文本相似度分析过程分为以下几个部分进行, 文本分词 语料库制作 算法训练 结果预测 分析过程主要用两个包来实现jieba,gensim jieba:主要实现分词过程 gensim:进行语料库制作和算法训练 结巴(jieba)分词 在自然语言处理领域中,分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤.用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库,中文文本预处理可选择jieba库.结巴分词是基于统计的分词方法,它对给出大量已经分词的文本,利用统计机器学习模型学习词语

What is Gensim? Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达.它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口. 基本概念 语料(Corpus):一组原始文本的集合,用于无监督地训练文本主题的隐层结构.语料中不需要人工标注的附加信息.在Gensim中,Corpus通常是一个可迭代的对象(比如列表).每一次