你好！不好意思打扰您~我想问下【论文阅读】BERTopic：采用一个基于类的TF-IDF流程进行神经网络的主题建模，您是否知道这篇论文里topic coherence是如何计算的呢？卡在这个地方很久了，希望能得到您的帮助！谢谢！
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- 2021-10-15 09:18回答 2 已采纳 没有csv文件，我也运行不起来。。。
- 2021-04-14 01:13回答 4 已采纳 估计是没有卸载干净，卸载完成后重启，删除文件夹，清除注册表再试试
- 2021-03-25 22:03回答 6 已采纳 变量xy,offset其中一个应该是float变量而非数组变量，是无法进行下标的引用的。应该传进来个元组，而不是小数点分割的小数。
- 2022-05-27 18:05PD我是你的真爱粉的博客 Bertopic原理详解 – 潘登同学的NLP笔记 文章目录Bertopic原理详解 -- 潘登同学的NLP笔记Bertopic主题建模Nearest-Neighbor-Descent (构建K近邻图)算法详解理论推导算法步骤UMAP降维算法原理学习高维空间中的流形...
- 2023-02-08 17:15G皮T的博客 关于 COVID-19 的研究不胜枚举，截至 2022 年初，已发表了超过 800000 篇与 COVID-19 相关的论文。对这些论文进行梳理是一项非常具有...在本文中，我将评估这些 COVID-19 研究论文的主题，尝试揭示这些统计数据和趋势。
- 2024-03-10 17:39Cachel wood的博客 BERTopic是基于深度学习的一种主题建模方法。BERT是一种用于NLP的预训练策略，它成功地利用了句子的深层语义信息。
- 2023-08-15 12:01无水先生的博客 推理 API 允许您对 NLP、音频和计算机视觉中的任务进行文本文本和评估 80， 000 多个机器学习模型。查看此处以获取详细文档。它很容易使用推理API，您只需这样做即可获得您的拥抱脸令牌（它是免费的）。首先，您应该...
- 2024-04-23 17:07RPA中国的博客 为了确保提示多样性，Lmsys在BERTopic中采用主题建模管道，首先使用 OpenAI 的嵌入 (text-embedding-3-small) 转换每个提示，使用 UMAP 降维，并使用基于层次的聚类算法 (HDBSCAN) 来识别聚类然后使用 GPT-4-turbo ...
- 2023-06-14 03:00风吹落叶花飘荡的博客 （3）熟悉常用的文本处理工具和算法，如TextRank算法、Summarization算法、BERTopic算法等。（4）掌握文本聚类的基本过程和方法，包括文本预处理、聚类模型训练、聚类结果评估和聚类结果可视化等。（5）了解如何从...
- 2024-03-12 13:40夕小瑶的博客 由于每天的推文数量庞大，作者采用了BERTopic聚类来识别每天的代表性推文，这些推文将作为所有模型的文本输入。 2. 评估指标 本文采用预测准确性和Matthews相关系数（MCC）作为评估指标，用于二元股票分类任务。准确...
- 2024-03-15 16:45知来者逆的博客 探索了可解释的股票预测任务，并提出了SEP框架来解决当前LLMs在权衡市场因素和生成股票预测方面的...未来的研究可以探索解决SEP框架中累积错误的可能性，利用其他数据源提高预测质量，并改进评估生成的股票解释的指标。
- 2022-05-31 12:00风度78的博客 我们以中文情感分类公开数据集 ChnSentiCorp 为例，运行如下的命令，基于 DistributedDataParallel 进行单机多卡分布式训练，在训练集 (train.tsv) 上进行模型训练，并在验证集 (dev.tsv) 上进行评估： CUDA_VISIBLE...
- 2023-02-12 15:21G皮T的博客 主题建模评估：连贯性分数（Coherence Score） 11.主题建模：基于 LDA 实现 12.主题建模：BERTopic（理论篇） 13.主题建模：BERTopic（实战篇） 14.基于 LDA 和 BERTopic 的 COVID-19 论文内容分析 15.从 “文本” ...
- 2023-10-08 16:48lys_828的博客 本文介绍了 pyBibX，这是一个 Python 库，旨在对来自 Scopus、Web of Science 和 PubMed 的原始数据文件进行全面的文献计量和科学计量分析，将最先进的人工智能 (AI) 功能无缝集成到其核心功能中。pyBibX可执行全面...
- 2024-04-22 18:50QbitAl的博客 为了确保这一点，团队采用BERTopic中主题建模管道，首先使用OpenAI的嵌入模型（text-embedding-3-small）转换每个提示，使用 UMAP 降低维度，并使用基于层次结构的模型聚类算法 (HDBSCAN) 来识别聚类，最后使用GPT-...
- 2024-04-26 08:52xuejianxinokok的博客 我们将研究选择现有模型的标准、当前的评估方法以及生态系统的状态。我们将研究三个令人兴奋的应用程序： 查找最相似的 Quora 或 StackOverflow 问题 给定一个巨大的数据集，找到最相似的项目 直接在用户的浏览器中...
- 2021-05-20 11:02lucky_chaichai的博客 目录数据集划分特征生成模型训练与测试模型评估模型保存与加载 数据集划分 from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, cross_validate, KFold X_train, X_test, y_train, y_test = ...
- 2023-10-23 16:05wshzd的博客 从文本中删除分隔符： customer_input = customer_input.replace('####', '') 模型评估 对于监督任务，比如分类任务，我们可以使用P、R和F1进行评估，那么对于主题建模这样没有答案的任务如何评估呢？下面介绍两种...
- 2023-07-11 08:49Sonhhxg_柒的博客 # 实例化我们的主题模型# 将我们的主题模型拟合到文档列表中然而，BERTopic 众所周知的模块化性以及我们迄今为止已经可视化的模块化性也可以通过编码示例来可视化。您可能已经注意到，大多数导入（例如 UMAP 和 ...
- 汤汤upup的博客 loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() # 在验证集上评估模型 model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for input_ids, attention_mask, labels in ...
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