用LDA主题模型处理数据后，得到每个主题（比如5个）的前几个高频词（比如5个）后，怎样做分析？
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- 2021-05-10 22:02回答 6 已采纳 1.数据上，读取时要设置header;2.在分词之前，要将各行数据进行处理。这样改： texts=pd.read_excel(r'data1.xlsx',header=None).astype(s
- 2022-08-16 14:52回答 1 已采纳 这篇文章讲的很详细，请看：LDA主题模型的原理及使用教程
- 2023-02-19 01:28回答 2 已采纳 该回答引用ChatGPT LDA主题模型是一种无监督机器学习方法，可以将文本数据集中的每个文档（例如年报）表示为主题的概率分布，同时将每个主题表示为词汇的概率分布。因此，对于上市公司的年报，我们可以
- 2023-11-09 14:09艾派森的博客 本研究旨在通过对服装产品类的消费者评论进行综合分析，为企业提供更全面、更深入的市场洞察和决策支持。同时，本研究的方法和结果也可以为其他领域的消费者评论分析提供借鉴和参考。
- 2023-03-01 16:57回答 2 已采纳 是的，在使用LDA主题模型之前，需要将中文文本进行分词，并将分词后的结果转换为列表形式，然后再进行corpora.Dictionary及dictionary.doc2bow等操作。具体来说，需要经过以
- 2023-04-08 00:55回答 1 已采纳 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：pd.concat()的用法
- 2021-09-08 09:47回答 2 已采纳 你目前是多少内存？问题解决了吗？
- 2021-08-10 20:55Eastmount的博客 本文将详细讲解文本挖掘领域的词云热点分析和LDA主题分布分析。两万字基础文章，希望对您有所帮助。欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个...
- 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
- 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。
- 2021-06-09 14:56回答 4 已采纳 提示编码格式错误，你改成utf-8试试
- 2021-10-17 10:35胖哥真不错的博客 在21世纪人工智能大数据时代，网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品并购物，产生了海量的用户行为数据，用户对商品的评论数据对商家具有重要的意义。利用好这些碎片化、非结构化的...
- 2016-04-17 14:16回答 2 已采纳 http://download.csdn.net/detail/gaohong520/5017607
- 2022-11-28 21:59拓端研究室TRL的博客 现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？最近我们被客户要求撰写关于智能门锁的研究...
- 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。
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