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文本分类算法LDA 评分:

基于LDA文本分类的python实现版本
2015-02-09 上传大小:70KB
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u012772662 代码很全 bug希望能给个readme... 还很艰难地看着 而且还没注释或者教程。。。。
2016-04-21
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python实现文本分类
基于sklearn的文本特征提取与分类
gensim-lda
gensin.lda/lsi + sklearn 文本分类
求助各位IT大佬,关于用gensim做lda主题模型分析文本
基于 LDA 主题模型的短文本分类方法

针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题,一方面区分相同词的上下文,降低权重; 另一方面关联不同词以减少稀疏性,增加权重。采用 K 近邻方法对自动抓取的网易页面标题数据进行分类,实验表明新方法在分类性能上比传统的向量空间模型和基于主题的相似性度量分别高 5% 和 2.5% 左右

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基于LDA 主题模型的短文本分类方法

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基于 Spark 框架的文本主题特征提取与分类

主题模型目前广泛应用于机器学习与自然语言分析等领域,该模型自动分析一系列未识别的文档,试图通过统计信息发现多个抽象主题。主题模型在新闻文本智能处理与推荐领域的应用前景十分广阔。本文首先从文档自动分类为出发点,介绍文本分析的一般流程。 在此基础之上,介绍主题模型和基于 LDA 模型的文本主题特征提取原理。最后结合 Spark 大数据处理的内存迭代和分布式计算特性,实现了基于 LDA 模型的文本主题提取过程,并给 出了在新闻文本数据集上的主题抽取与分类预测结果。

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SVM和lda结合的文本分类

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基于gensim的文本主题模型(LDA)分析

博客《基于gensim的文本主题模型(LDA)分析》对应文档

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基于lDA模型的主题词抽取

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