«topic-model» etiketlenmiş sorular

Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA) ve Hiyerarşik Dirichlet Süreci (HDP) hem konu modelleme süreçleridir. En büyük fark LDA'nın konu sayısının belirtilmesini gerektirmesi ve HDP'nin gerektirmemesi. Neden böyle? Ve her iki konu modelleme yönteminin farklılıkları, artıları ve eksileri nelerdir?

49 nlp  topic-model  lda 

Makine öğreniminde kümeleme ve sınıflandırma arasındaki farkı biliyorum, ancak belgeler için metin sınıflandırma ve konu modelleme arasındaki farkı anlamıyorum. Bir konuyu tanımlamak için belgeler üzerinde konu modellemesi kullanabilir miyim? Bu belgelerdeki metni sınıflandırmak için sınıflandırma yöntemlerini kullanabilir miyim?

20 classification  text-mining  topic-model 

LDA'nın iki hiperparametresi vardır, onları ayarlamak, indüklenen konuları değiştirir. Alfa ve beta hiperparametreler LDA'ya ne katkıda bulunur? Bir veya diğer hiperparametreler artar veya azalırsa konu nasıl değişir? Neden sadece parametreler değil, hiperparametrelerdir?

19 topic-model  lda  parameter 

Konu modelleme yapmadan önce stop kelimeleri kaldırmaya çalışıyorum. Bazı olumsuzlama kelimelerinin (değil, asla, hiçbiri vb.) Genellikle durma kelimeleri olarak kabul edildiğini fark ettim. Örneğin, NLTK, spacy ve sklearn durdurma kelime listelerine "not" ekler. Ancak, aşağıdaki cümlelerden "değil" i kaldırırsak, anlamlı anlamı kaybederler ve bu konu modelleme veya duyarlılık analizi için …

19 nlp  topic-model  sentiment-analysis 

corr()Orijinal bir df dışında bir df oluşturun . corr()Df 70 X 70 çıktı ve ısı haritası görselleştirmek mümkün değildir ... sns.heatmap(df). Göstermeye çalışırsam corr = df.corr(), tablo ekrana sığmaz ve tüm korelasyonları görebilirim. Boyutundan dfbağımsız olarak tümünü yazdırmanın veya ısı haritasının boyutunu kontrol etmenin bir yolu var mı ?

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 

Konu modelleri ve LDA hakkında bazı iyi öğreticiler (hızlı ve anlaşılır) olup olmadığını, bazı parametrelerin nasıl ayarlanacağını, ne anlama geldiğini ve mümkünse bazı gerçek örneklerle sezgisel olarak öğretip öğretmediğinizi bilmek istiyorum.

8 topic-model  lda