本人是一枚在读研狗，最近在做gensim的LDA特征提取，可是得到的效果并没有论文中看到的那么好，不知道原因是出在训练文本还是哪里。
别人论文中的结果可以一眼看出主题属于什么，我做的就不是每一个都能分辨出来。
最近在做gensim的LDA特征提取，可是得到的效果并没有论文中看到的那么好，不知道原因是出在训练文本还是哪里?
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3条回答 默认 最新
- 2023-02-19 17:45回答 4 已采纳 如果您使用gensim训练LDA模型，但得到的所有主题都完全一致且概率都为0.00，可能有以下几个可能的原因： 参数设置不当：LDA模型有许多参数需要调整，如主题数量、迭代次数、alpha和beta等
- 2018-09-03 13:33回答 2 已采纳 1.确保你的spyder设置包的路径和你安装路径一致，https://blog.csdn.net/nghuyong/article/details/52026045 2.如果还是出错，https:/
- 2021-11-08 10:04回答 2 已采纳 下一个编译工具。
- 2021-02-27 13:11番茄小师妹的博客 这个可以追溯到文献检索初期，关键词是为了文献标引工作，从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论文中，我们依然可以看到关键词这一项。因此，关键词在文献检索、自动文摘、...
- 2021-03-31 09:35回答 2 已采纳 代码只是给出了几个函数，并没有定义类及实例化对象和对函数的调用,当然不会有结果输出。 将这些函数写类中：class wordParse: 在最后用,output=wordParse(),outpu
- 2021-12-16 18:18回答 2 已采纳 pyLDAvis是什么版本？好像版本不能太新，换个2.几的试试
- 2022-03-08 09:36回答 2 已采纳 可能是路径中包含中文，在操作文件的过程中会因为中文字符的原因导致无法找到正常的路径，因此会出现 Users\ + xe6…那些报错。
- 2023-09-24 11:10wangxiaojie6688的博客 该论文主要介绍了一种在线学习的方法，用于在大规模文本数据集上进行LDA模型的训练和推断。论文中提出了一种基于变分推断的在线LDA算法，通过引入一些技巧和近似方法，实现了高效的在线学习和参数更新。
- 2021-04-18 21:08回答 5 已采纳 module 'gensim.models' has no attribute 'wrappers'，找不到wrappers，是不是版本不对哦。
- 2022-02-11 11:23回答 4 已采纳
- 2022-01-12 12:39回答 1 已采纳 是不是有几个python ,在命令行状态where python看看有几个python 然后，检查下你的spyder 的解释器指向的python 是否就是你安装gensim 的python
- 2022-06-26 12:06不想秃头的夜猫子的博客 Dirichlet Distribution（3）共轭分布 Conjugate Distribution（4）吉普斯采样 Gibbs SamplingLDA主题模型的代码过程（1）文本预处理（2）建模和可视化（3）模型优化LDA主题模型的优点和不足 引言 这是一篇以我本科...
- 2021-12-16 16:40回答 1 已采纳 def choose_topic(self):不执行是因为没有调用这个方法perplexity_visible_model这个方法定义是def perplexity_visible_model(sel
- 2019-12-12 15:20光英的记忆的博客 TF/idf进行关键词提取 """ 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回...
- 2021-01-17 12:44陈健坤的博客 1、写在前面在领域，关于LDA有两种含义，一是「线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)」，是一种经典的降维学习方法；一是本文要讲的「隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)」，是一种概率主题模型...
- 2020-11-21 02:19weixin_39907157的博客 这个可以追溯到文献检索初期，关键词是为了文献标引工作，从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论文中，我们依然可以看到关键词这一项。因此，关键词在文献检索、自动文摘、...
- 2020-12-21 07:08weixin_39693295的博客 近年来，随着数据量的增加，尤其是非结构化数据量的增加，通过传统分析方法，我们越来越难获得相关且理想的信息了，但如今，机器学习和自然语言处理领域已开发出一些强大的方法，可用于挖掘数据并获取正在寻找的信息...
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