过识别文档中最常

Juthi933

它是分析文本并识别文本中的主题或主题的过程。 它可以用来了解人们在在线讨论、地图和其他类型的数据中谈论的内容，甚至只是找出一个人最喜欢的颜色是什么。主题模型是通过将文档中的所有单词分组到不同的类别（称为主题）来创建的。 这使得研究人员能够找到文档中最常见的主题，这对于研究或商业目的很有用。主题建模通常用于识别文档中的主题和主题，但它也可用于分析人们如何相互交谈或如何使用语言。

如何进行主题建模 主题建模是通出现的关键字或短语，然后将它 手机号码数据 们分组为相关术语的集群来执行的。术语簇被视为一个主题，因为它们以某种方式彼此关联。 例如，如果你问一个人最喜欢的颜色是什么，他们可能会说 蓝色 、 白色 和 紫色 。如果您使用主题建模分析此人的响应，您会发现所有三种颜色都聚集在一起作为此人喜欢的颜色。 因此，主题建模是由监督分类器执行的，这意味着它使用人工生成的标签来识别给定数据集中的主题。



分类器学习如何根据已标记为属于一个主题或另一个主题的示例来解析数据，然后在分析新示例时应用这些知识。 主题建模的最佳实践 使用潜在狄利克雷分配 进行主题建模是一种允许您提取文档中一起出现的单词和短语的技术。它基于这样的假设：相同的单词往往会在它们有意义的上下文中一起出现。 因此，如果您查看单词 ，然后查看包含单词 的所有文档， 将找到出现频率比您预期更高的单词簇，这些簇代表其中的主题你的语料库。