BERTopic通过结合BERT和c-TF-IDF，能够生成易于理解的主题模型。

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简介：
伯特比 (BERTopic) 是一种基于主题建模技术的工具，它利用 Hugging Face 提供的程序和 c-TF-IDF 构建一个紧凑的聚类，从而使主题更加清晰易懂，并且在主题描述中保留了关键词汇。此外，BERTopic 还能够支持类似于 LDAvis 的可视化选项，方便用户更直观地理解主题。为了方便使用，可以通过以下步骤完成安装：首先使用 `pip install bertopic` 安装基本功能。若需要启用可视化功能，请按照以下步骤安装 `bertopic[visualization]`。如果安装过程中遇到问题，建议先安装 PyTorch 1.4.0 或更高版本。如果在安装过程中仍然出现错误，则应首先安装 PyTorch。为了更深入地了解 BERTopic 的各项功能，您可以查阅完整的文档或者参考 Google Colab 笔记本提供的示例。作为入门示例，我们可以从一个包含 20 个新闻组的著名数据集来提取主题，该数据集由大量的英文文档组成：通过 `from bertopic import BERTopic` 和 `from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups` 导入相关库，然后调用 `docs = fetch_20newsgroups(subset=all, remove)` 来获取数据集。

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客服

BERTopic：运用BERT和c-TF-IDF构建可解释主题模型

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BERTopic是一款结合了BERT与改进版TF-IDF（称为c-TF-IDF）的主题建模工具，它能够生成具有高可解释性的主题，适用于大规模文本数据集。 BERTopic是一种利用主题建模技术转换程序和c-TF-IDF创建密集的群集，使主题易于理解，并在描述中保留重要字词。它还支持类似于LDAvis的可视化功能。安装时可以使用pip install bertopic命令完成基本安装；如果要使用可视化选项，请通过执行pip install bertopic[visualization]来安装相关依赖项。建议使用PyTorch 1.4.0或更高版本，以避免可能出现的问题。对于初学者来说，可以从著名的20个新闻组数据集中提取主题开始学习BERTopic的功能。这个数据集包含英文文档： ```python from bertopic import BERTopic from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups(subset=all, remove=(headers, footers, quotes)) ``` 要详细了解功能，您可以查看完整的文档或在Google Colab笔记本中进行实践。

使用BERT和基于类别的TF-IDF构建可解释主题-Python实现

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本项目采用Python语言，结合BERT模型与类别化的TF-IDF方法，旨在创建一个既具深度学习优势又易于理解的主题建模系统。通过此技术融合，我们能够更精确地捕捉文本数据中的主题信息，并提供清晰的解释路径，使得非专业人员也能洞察复杂的数据模式。 BERTopic是一种主题建模技术，它利用BERT嵌入和c-TF-IDF创建密集的群集，从而使主题易于理解，并在主题描述中保留重要的单词。关于项目算法的部分可以在目录2.1至3.3找到：句子转换器（2.1）、UMAP + HDBSCAN（2.2）以及c-TF-IDF入门（包括安装、基本用法和概述部分的介绍），并且还可以参考Google合作实验室的相关内容。返回目录。

基于数据挖掘和BERTopic的用户兴趣及主题建模与生成

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本研究运用数据挖掘技术和BERTopic算法对大量文本信息进行处理，旨在深入分析用户的兴趣偏好并识别关键话题，为个性化内容推荐提供强有力的数据支持。本项目旨在通过对中文文本数据进行深度分析和聚类，并利用BERTopic模型进行主题建模。通过该方法可以提取出有意义的主题并生成每个主题的关键词汇及其重要性评分，从而得到最终的用户兴趣标签主题。此次实验任务的数据集来源于网络，具体为英雄联盟比赛直播评论数据集。

基于TF-IDF和LDA的主题模型分析在小红书评论中的应用

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本研究运用了TF-IDF与LDA算法对小红书用户评论进行主题建模分析，旨在揭示流行话题及公众偏好，为内容优化提供数据支持。基于小红书评论的TF-IDF与LDA主题模型分析展示了如何利用这两种技术来提取和理解用户在平台上的讨论热点及兴趣点。通过应用TF-IDF方法可以识别出文本中具有代表性的关键词，而LDA（潜在狄利克雷分配）则帮助我们发现隐藏的主题结构。这种组合使用为深入探索社交媒体数据提供了有力工具，有助于营销策略的制定、用户体验优化以及内容推荐系统的改进等方面的应用研究。

文本分类中的NLP预处理与Tf-Idf、Word2Vec及BERT模型比较...

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本文探讨了自然语言处理中常用的文本分类方法，包括预处理技术及Tf-Idf、Word2Vec和BERT模型，并对其优缺点进行对比分析。使用NLP-Tf-Idf-vs-Word2Vec-vs-BERT进行文本分类的预处理、模型设计和评估。我将采用“新闻类别数据集”来完成这项任务，“新闻类别数据集”包含从HuffPost获取的约20万条自2012年至2018年的新闻标题，目标是根据正确的类别对其进行分类，这是一个多类别的文本分类问题。该数据集中每个新闻头条都对应一个特定的类别。具体来说，各类别及其文章数量如下： - 政治：32739 - 娱乐：17058 - 时尚与美丽：9649 - 令人愉悦的内容：8677 - 健康生活：6694 - 同性恋声音：6314 - 食品和饮料：6226 - 商业信息：5937 - 喜剧内容：5175 - 体育新闻：4884 - 黑人之声（文化议题）: 4528 - 父母相关话题：3955 训练的模型可用于识别未分类新闻报道的标签或分析不同新闻报道中使用的语言类型。

KWX: 基于BERT、LDA和TF-IDF的关键词抽取（Python实现）

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KWX是一款利用Python编程语言开发的高效关键词提取工具。它结合了BERT、LDA以及TF-IDF三种先进的算法技术，能够精准地从大量文本数据中抽取出最具代表性的关键词。 Python 中基于 BERT, LDA 和 TF-IDF 的关键字提取可以使用 kwx 工具包来实现。kwx 是一个用于从多语言文本中抽取关键词的工具包，支持处理多种语言，并允许用户自定义排除某些单词以优化建模过程。安装 kwx 可通过 pip 安装或直接从 GitHub 存储库获取： ```shell pip install kwx ``` 或者 ```shell git clone https://github.com/andrewtavis/kwx.git cd kwx python setup.py install ``` kwx 实现的自然语言处理模型包括基于 BERT 的表示方法，该方法在开源 Wikipedia 数据上进行训练。

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