Questions marquées «topic-model»

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Allocation de Dirichlet latente vs processus de Dirichlet hiérarchique
L'allocation de Dirichlet latente (LDA) et le processus de Dirichlet hiérarchique (HDP) sont tous deux des processus de modélisation par sujet. La principale différence est que LDA requiert la spécification du nombre de sujets, contrairement à HDP. Pourquoi est-ce si? Et quelles sont les différences, les avantages et les inconvénients …
50 nlp  topic-model  lda 



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PNL - pourquoi «n'est pas» un mot d'arrêt?
J'essaie de supprimer les mots vides avant d'effectuer la modélisation du sujet. J'ai remarqué que certains mots de négation (pas, ni, jamais, aucun, etc.) sont généralement considérés comme des mots vides. Par exemple, NLTK, spacy et sklearn incluent "not" dans leurs listes de mots vides. Cependant, si nous supprimons «non» …

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agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
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Tutoriels sur les modèles de sujet et LDA
J'aimerais savoir si vous avez de bons tutoriels (rapides et simples) sur les modèles de sujet et LDA, enseignant intuitivement comment définir certains paramètres, ce qu'ils signifient et si possible, avec de vrais exemples.
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