pyLDAvis_Optimized_TopicModeling
使用Sk-learn建立LDA模型并使用pyLDAvis绘制主题间距离图
作者：丹麦Anis和Barsha Saha博士
联络方式：
该项目的目的是优化主题模型，以使用网格搜索方法实现最佳拟合。 主题建模是一种有效的无监督机器学习工具，可帮助分析文本数据集中的潜在主题。 但是，也有必要学习优化模型以获得最佳拟合模型，以实现更好的可解释主题，从而获得有意义的见解。 此外，作者还创建了主题的交互式可视化对象，以便对主题模型进行更直观的评估。
数据集信息
到自定义数据集。
结果
初始词云
从pyLDAvis创建的可视化
主题与代表词
