NLP（十）主题识别

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NLP（十）主题识别

主题识别是发现输入文本集合中存在的主题的过程 LDA算法,即狄利克雷分布算法 from nltk.tokenize import RegexpTokenizer from nltk.corpus import stopwords from gensim import corpora,models import feedparser class IdentifyingTopicExample: def getDocuments(self): # 获取文档放到documents中 url = '…

NLP十大里程碑

NLP十大里程碑 2.1 里程碑一:1985复杂特征集复杂特征集(complex feature set)又叫做多重属性(multiple features)描写.语言学里,这种描写方法最早出现在语音学中.美国计算语言学家Martin Kay于1985年在“功能合一语法”(FunctionalUnification Grammar,简称FUG)新语法理论中,提出“复杂特征集”(complex feature set)概念.后来被Chomsky学派采用来扩展PSG的描写能力. 图1 美国计算语言…

算法工程师进化-NLP之主题模型

1 引言主题模型是文本挖掘的重要工具,近年来在学术界和工业届都获得了非常多的关注.学术界的工作主要集中在建模层面,即提出各种各样的主题模型来适应不同的场景,因此缺乏指导主题模型在工业场景落地的资源和文献. 本文主要是以<Familia:开源的中文主题模型应用工具包>为参考资料,入门NLP领域.该文结合开源工具Familia(百度开源),总结主题模型在工业届的一些典型应用案例,从而方便用户找到适合自己任务的模型以及该模型的应用方式. 2 主题模型概念以LDA为代表的主题模型,训练的结果一般是…

『深度应用』NLP命名实体识别(NER)开源实战教程

近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉.语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展.在NLP的关键性基础任务—命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的研究中,深度学习也获得了不错的效果. 开源地址:https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras 目录 0.概念讲解 0.1 NER 简介 0.2 深度学习方法在NER中的应用 2.编程实战 2.1 概述 2.2数据预处理 2.…

NLP︱LDA主题模型的应用难题、使用心得及从多元统计角度剖析

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次…