小白教程：基于python进行TF-IDF词频分析与主题模型分析 - 知乎
1. 概念简介. 上述分析均为文本 分析模型 ，先简单介绍以下概念：. 主题模型定义：LDA（Latent Dirichlet Allocation）中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA 主题模型 是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。 它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。
使用LDA主题模型进行文本挖掘：Python实现与应用案例解析
2024年11月3日 · 引言 在信息爆炸的时代，文本数据如海潮般涌来，如何从这些繁杂的数据中提取有价值的信息，成为了许多领域研究的重点。自然语言处理（NLP）技术的发展为我们提供了强大的工具，其中LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型作为一种非监督机器学习技术，在文本挖掘领域扮演着重要角色。
探索主题建模：使用LDA分析文本主题 - CSDN博客
2023年11月3日 · 最后，对提取的主题进行分析和解释。 可以查看高权重词汇，了解主题的内容，以及使用主题模型进行文档分类、信息检索等应用。 如何保存和加载模型
使用Gensim进行NLP分析：基于LDA的主题建模指南 - CSDN博客
2024年11月18日 · 文章浏览阅读1.4k次，点赞40次，收藏15次。本文介绍了如何使用Gensim库进行LDA（潜在狄利克雷分配）主题建模。LDA是分析和提取大规模文本数据中潜在主题的有效工具，广泛应用于文本挖掘、情感分析等领域。文章从数据预处理、构建词典和语料库、训练LDA模型到可视化结果，详细讲解了每个步骤 ...
NLP实战之BERTopic主题分析 - CSDN博客
2024年7月24日 · 文章浏览阅读2.2w次，点赞52次，收藏281次。BERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间，并自动识别潜在的主题。它背后的核心思想是通过BERT模型来捕获文档的语义信息，并然后使用主题建模技术来对这些语义信息进行聚类 ...
访谈类数据如何分析？六步学会thematic analysis (主题分析法)，搞 …
2024年4月6日 · 对每个主题进行深入剖析，确保它们紧密联系研究问题，避免重叠，并赋予每个主题一个准确、简洁的名称。 这一步，你的主题不仅要有内涵，还要有明确的标识。
Thematic Analysis 主题分析（Siek 课程） - 知乎专栏
对主题进行归纳，导向的是对研究问题的回答; 第四步：进行定量的分析与解释. 通过定量数据分析方法，删选出相应的核心要素; 针对百分比高的部分进行分析与诠释
大模型遇上文本主题建模：TopicGPT基于提示的主题建模框架介绍 …
2023年11月8日 · 主题建模是一种在大量文本文档集合中发现潜在主题结构的技术。传统的主题模型，如潜在Dirichlet分配（LDA），将文档表示为主题的混合体，其中每个主题都是单词的分布。但这种表示可能包含不连贯或不相关的单词，使用户难以解释主题。虽然有些模型能让用户根据需求和领域知识交互式地引导 ...
扎根理论与主题分析的区别 - 知乎 - 知乎专栏
扎根理论：从数据中萌芽的智慧，一切文字皆是数据 创始人：Barney G. Glaser和Anselm Strauss 特点：它是直接从数据中生长出来的理论，自下而上， 假设：事先？不存在的！直接扎根到数据里面挖掘背后的现象 适用场…
深化主题和升华主题的区别 - 百家号
2023年5月20日 · 深化主题和升华主题是两种常见的写作手法，它们都是为了使文章的中心思想更加突出和鲜明，但它们有着不同的含义、作用和方法。深化主题是指在文章的结尾部分，对文章的开头或题目所提出的主题进行重复强调或具体描绘，以增强文章的艺术性和感染力。