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Python文本挖掘(三): LDA主题模型分析与代码实操
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小伙伴好,这是Python文本挖掘的第三次课程,我们重点讲下LDA主题模型,并在视频课程中给出了示例代码。 LDA模型实质就是一种主题识别方法,相较于传统文献计量基于共词分析绘制关键词共现网络的方式,LDA模型更加具有优势,因此在C刊以及SSCI中,涉及文本挖掘方面得到广泛应用。而且,以LDA模型的计算结果为基础,可以延伸到“文本相似度”、“文本聚类”等方面,为深化研究内容提供广泛的施展空间。例如主题演化分析、政策文本的演进分析、竞争力分析等。 这次课程重点是以应用为主,列举了LDA模型在C刊论文中的使用场景,并以C刊中的技术方法为例进行了Python代码复现。希望对小伙伴的入门使用有所帮助。 更多学习内容请关注公众号:图情充电站
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