主题建模-我已经使用了NMF和LDA，下一步是什么？
在主题建模领域，NMF（非负矩阵分解）和LDA（隐含狄利克雷分布）是常用的方法。如果你已经使用了这两种方法，下一步可以考虑以下几个方向：
- 模型评估和调优：对于已经构建的主题模型，可以进行评估和调优，以提高模型的性能和准确性。常用的评估指标包括困惑度（perplexity）、一致性（coherence）等。可以尝试不同的参数设置、调整主题数目等方法来优化模型。
- 主题演化分析：主题模型可以用于分析文本数据的主题演化过程。可以通过时间序列分析、聚类等方法，探索主题在不同时间段的变化趋势，了解主题的演化规律和相关因素。
- 主题推荐和应用：利用已构建的主题模型，可以进行主题推荐和应用开发。例如，可以根据用户的兴趣和需求，推荐相关主题的文档、文章或产品。也可以将主题模型应用于信息检索、舆情分析、推荐系统等领域。
- 深度学习方法：除了传统的NMF和LDA，还可以尝试使用深度学习方法进行主题建模，如基于神经网络的主题模型（如LDA2Vec、DocNADE等）。这些方法可以更好地捕捉文本数据的复杂特征和语义信息。
- 多模态主题建模：如果你的数据包含多种类型的信息（如文本、图像、音频等），可以考虑进行多模态主题建模。这可以帮助挖掘不同模态之间的关联性和共享的主题。
对于以上提到的各种方法和应用，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，例如自然语言处理（NLP）、机器学习平台、数据分析等。你可以参考腾讯云的产品文档和开发者文档，了解更多关于这些产品的详细信息和使用方法。
腾讯云相关产品和文档链接：
- 自然语言处理（NLP）：https://cloud.tencent.com/product/nlp
- 机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
- 数据分析：https://cloud.tencent.com/product/dla
相关·内容
1回答
我在Python中使用了NMF和LDA进行主题建模，使用NMF的效果很好，而使用LDA的效果很差。 我的数据是高度领域特定的，有很多独特的/特定的词汇表。我正在尝试一些其他的方法来改善我的NMF输出。 有没有人推荐我应该研究/学习的东西？ 谢谢
浏览 26提问于2021-06-27得票数 1
潜在Dirichlet分配(LDA)是一个寻找潜在变量(主题)隐藏在一堆文档中的主题模型。我使用python包，有两个问题：
我<
浏览 2提问于2015-02-23得票数 7
1回答
文本聚类中的关键字数量
、、、
我正在处理一个适当大小的数据集，并希望确定哪些#主题是有意义的。我同时使用了NMF和LDA (sklearn实现)，但关键问题是:什么是衡量成功的合适标准。从视觉上看，我在许多主题中只有几个身高-体重关键字(其他权重~ 0)，以及一些主题具有更多钟形分布的主题。目标是什么:一个主题只有几个单词，权重高，休息低(尖峰)或钟形分布，在一个大的#关键词NMF</
浏览 1提问于2021-05-06得票数 0
我正试图通过Python & NLP实现主题建模，但无法确定我应该使用哪种算法。我研究过潜在语义分析(LSA)、潜在Dirichlet分配(LDA)和非负矩阵因式分解(NMF)，但是如何确定哪一种算法最适合于特定任务？如果我只是连续地尝试所有这些，那么如何衡量结果呢？
浏览 0提问于2020-06-19得票数 2
1回答
我正在尝试在一个大型研究论文数据集上做一个主题标签问题。我的想法是，我可以给每篇论文加上一些相关的标签。另外，假设我已经提取了一堆标签，我如何从数学上估计它们的准确性？如果没有一大群人做定性分析，<
浏览 0提问于2020-03-28得票数 2
我正在进行来自非结构化数据的某些产品的分类的Apache中的主题建模。
到目前为止，我已经应用了主题建模( LDA )并获得了主题，但我想知道是否有任何方法可以从LDA提供的主题自动推断主题标签。
浏览 0提问于2018-04-02得票数 0
回答已采纳
我已经使用了scikit-学习执行LDA主题建模，我最终想按整个语料库的显着性/频率对主题进行排序，但我不知道如何做到这一点。vectorizer = countVectoriz
浏览 0提问于2021-07-28得票数 1
回答已采纳
我在使用大量数据进行主题建模时遇到了问题。我正在尝试做LDA和NMF主题建模，这是我以前做过的，但不是用我目前正在处理的大量数据。主要的问题是，我不能在创建模型的同时将所有数据都保存在内存中。我需要模型和相关指标。以下是我目前如何制作模型的代码
def make_lda(dictionary,
浏览 0提问于2020-09-07得票数 0
我正在处理短文本的主题建模，并遇到了三个关注相同主题的模型: biterm主题模型(BTM)、单词网络主题模型(WNTM)和潜在特征LDA (LF-LDA)。我知道对于传统的LDA (我已经使用R包topicmodel实现了它)，文本文档的非结构化形状通过构造文档术语矩阵(DTM)转换为计算机可读的格式。我想知道上面提到的模型是否使用了<
浏览 8提问于2017-11-14得票数 1
1回答
我们需要对直播流上的twitter推文进行主题建模，输入使spark流，并将数据存储到HDFS。在收集的数据上运行批处理作业。批处理任务是在tweet中查找底层主题。为此，我们使用潜在狄利克雷分配(LDA)算法来找出主题。我们接收最大字符数为140的推文形式的数据，并将其存储为HDFS中的一行。我是LDA算法的新手，对此有基本的了解，因为主题模型是基于n个文档中的单词共现得出的
我知道有两种方法可以将数据输入到<em
浏览 1提问于2017-04-17得票数 1
LDA ( 潜Dirichlet分配) -是数据挖掘领域的一个热门话题.我也要感谢关于：https://mathoverflow.net/questions/304352/latent-dirichlet-allocation-math-words-digest的评论
浏览 0提问于2018-07-06得票数 1
5回答
我想知道你们是否有一些关于主题模型和LDA的好教程(快速和直截了当)，直观地教授如何设置一些参数，它们意味着什么，如果可能的话，还有一些实际的例子。
浏览 0提问于2015-01-08得票数 9
1回答
改进聚类结果
、、
我是个初学者，我试着对多句文字进行聚类，但是我的结果很糟糕。有什么建议可以让我提高成绩吗？% i,) print (' %s' % termos[ind],)我有许多不同的主题出现在不同的集群中我预处理了我的数据(秒字，小写，我删除了点状.)。但我仍然有“喜欢取消订单”的一组，而“爱取
浏览 0提问于2018-07-27得票数 2
回答已采纳
2回答
我为此绞尽脑汁已经一个星期了。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decom
浏览 0提问于2019-07-11得票数 1
我在寻找LDA和NTM之间的区别。您将在NTM上使用LDA的用例是什么？根据AWS文档：虽然您可以同时使用Amazon和SageMaker算法进行主题建模，但它们是不同的算法，可以在相同的输入数据上产生不同的结果。
浏览 5提问于2019-11-29得票数 5
1回答
对于单个文档使用主题建模是否合理，或者更精确地说，对于单个document.If使用LDA-gibbs方法在数学上是可以的，那么k和seed的值应该是什么。此外，对于单个和大型文档集，k和seed的作用也是什么。 K和SEED是函数LDA的变量(在r studio中)。如果我在这个问题中的任何地方都错了，也请让我知道。为了讲述我的项目，我试图找出
浏览 28提问于2019-04-22得票数 0
回答已采纳
我刚开始学习主题建模。ToPMine比LDA和LSA好吗？我知道LDA和LSA已经存在了很长时间，并且得到了广泛的应用。
谢谢
浏览 0提问于2022-01-20得票数 2
回答已采纳
2回答
从语料库构建词库
、、
我正在开发一个自然语言处理应用程序。我有一篇文章描述了30个领域。每个域都定义了一个简短的段落来解释它。我的目标是从本文中构建一个词库，这样我就可以从输入的string中确定哪些域是相关的。我的问题是：我建立同义词库的想法是合法的，还是应该使用NLP库来分析我的语料库和输入字符串？目前，我已经计算了按域分组的每个单词的出现总数，因为我首先想到的
浏览 1提问于2014-06-12得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
