python lda 예제

이러한 문제를 해결하는 방법에 대한 예제는 위키 레시피 섹션을 참조하십시오. Lemmatization은 단어를 루트 단어로 변환하는 것에 불과합니다. 예를 들어` 기계`라는 단어의 명어는 `기계`입니다. 마찬가지로, `걷기`-> `걷기`, `마우스`-> `마우스` 등등. 결합된 모든 텍스트 문서를 코퍼스라고 합니다. 텍스트 모음에서 수학 모델을 실행하려면 행렬 표현으로 변환하는 것이 좋습니다. LDA 모델은 전체 DT 행렬에서 반복되는 용어 패턴을 찾습니다. 파이썬은 텍스트 마이닝 관행을위한 많은 훌륭한 라이브러리를 제공하며,”gensim”은 텍스트 데이터를 처리하는 깨끗하고 아름다운 라이브러리 중 하나입니다. 확장 가능하고 견고하며 효율적입니다.

다음 코드는 코퍼스를 문서 용어 행렬로 변환하는 방법을 보여 주며 이 섹션에서는 파이썬이 주제 모델링을 위해 LDA를 구현하는 데 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다. 데이터 세트는 Kaggle에서 다운로드할 수 있습니다. 그것은 파이썬 코드와 일부 Scikit 마법의 단지 36 줄로 달성 할 수있는 얼마나 놀라운. 전체 코드 목록은 아래에 제공됩니다: 두 가지 방법은 주로 주제 모델링에 사용됩니다: 잠재 Dirichlet 할당 및 비음성 행렬 분해. 다음 섹션에서는 이러한 두 가지 방법을 간략하게 검토하고 파이썬의 토픽 모델링에 적용할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 이 자습서에서는 `20 개의 뉴스 그룹` 데이터 집합의 실제 예제를 수행 하 고 LDA를 사용 하 여 자연스럽 게 설명 된 항목을 추출 합니다. Python 2/3 버전에서 모델을 사용하려는 경우 몇 가지 사항을 염두에 두어야 합니다: 주제 모델링의 일반적인 예는 동일한 범주에 속하는 많은 수의 신문 기사를 클러스터링하는 것입니다. 즉, 동일한 주제를 가진 클러스터 문서입니다. 여기서 언급하는 것은 정답이 없기 때문에 주제 모델링의 성능을 평가하는 것이 매우 어렵다는 것을 언급하는 것이 중요합니다. 한 클러스터의 문서 간에 유사한 특성을 찾아 적절한 레이블이나 토픽을 할당하는 것은 사용자에 따라 다릅니다. 토픽 모델링은 문서 컬렉션에서 발생하는 추상적인 “토픽”을 검색하기 위한 통계 모델링의 한 유형입니다.

LDA(잠복 Dirichlet 할당)는 토픽 모델의 예이며 문서의 텍스트를 특정 토픽으로 분류하는 데 사용됩니다. Dirichlet 분포로 모델링된 토픽 모델당 토픽 및 토픽 모델별 단어를 빌드합니다. 주제 모델링은 많은 양의 텍스트에서 숨겨진 주제를 추출하는 기술입니다. 잠복 Dirichlet 할당 (LDA)는 파이썬의 Gensim 패키지에서 우수한 구현과 주제 모델링을위한 인기있는 알고리즘입니다. 그러나 문제는 명확하고 분리되고 의미 있는 주제의 좋은 품질을 추출하는 방법입니다. 이는 텍스트 전처리의 품질과 최적의 주제 수를 찾는 전략에 크게 좌우됩니다.

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