contextualized-topic-models：一个用于执行上下文化主题建模的Python工具包。CTM结合了BERT和主题模型...

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简介：
Contextualized-Topic-Models（CTM）是一个先进的Python工具包，它融合了BERT与传统主题模型的优势，专为实现高效的上下文化主题建模设计，适用于深入分析文本数据中的语义信息。情境化主题模型（CTM）是一系列利用语言预训练表示形式（如BERT）进行主题建模的主题模型。这些模型在文档嵌入方面表现出色，并且支持多种不同的语言，具体取决于HuggingFace所支持的范围。这一系列包括两个版本：CombinedTM将上下文嵌入与旧单词结合使用以提高主题连贯性；ZeroShotTM则适用于缺少训练数据中词汇的情况，如果经过多语言模型训练，则可以实现跨语言的主题建模功能。相关研究详见论文《具有零镜头学习功能的跨语言情境主题模型》和《预培训是一个热门话题：上下文化文档嵌入可提高主题一致性》。

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contextualized-topic-models：一个用于执行上下文化主题建模的Python工具包。CTM结合了BERT和主题模型...

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Contextualized-Topic-Models（CTM）是一个先进的Python工具包，它融合了BERT与传统主题模型的优势，专为实现高效的上下文化主题建模设计，适用于深入分析文本数据中的语义信息。情境化主题模型（CTM）是一系列利用语言预训练表示形式（如BERT）进行主题建模的主题模型。这些模型在文档嵌入方面表现出色，并且支持多种不同的语言，具体取决于HuggingFace所支持的范围。这一系列包括两个版本：CombinedTM将上下文嵌入与旧单词结合使用以提高主题连贯性；ZeroShotTM则适用于缺少训练数据中词汇的情况，如果经过多语言模型训练，则可以实现跨语言的主题建模功能。相关研究详见论文《具有零镜头学习功能的跨语言情境主题模型》和《预培训是一个热门话题：上下文化文档嵌入可提高主题一致性》。

topic-explorer：构建、可视化及应用LDA主题模型的系统

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Topic-Explorer是一款专为构建、可视化和应用LDA（潜在狄利克雷分配）主题模型设计的系统。它提供了强大的工具来分析大规模文本数据集，揭示隐藏的主题结构，并支持用户深入理解复杂的语料库内容。 InPhO主题资源管理器和Hypershelf InPhO Topic Explorer提供了一个用于文本建模的集成系统，使从一组文档转到使用生成的LDA主题模型的交互式可视化变得容易。通过通往Jupyter（iPython）笔记本的内置管道，可以进行更高级的分析。该平台提供了关于斯坦福哲学百科全书、HathiTrust数字图书馆精选书籍和联合出版社文章原始LDA训练集的数据演示。 Hypershelf提供了一种主题模型的交互式可视化方法，以文档为中心展示。每个文档由多色水平条表示，这些颜色代表不同的主题，并且该水平条展现了文档中各个主题的整体分布情况。各段长度反映了特定主题在文档中的权重大小；每行总宽度则体现了与焦点对象（如选定的主题或文档）的相似度程度，这一数值通过sim(doc) = 1 – JSD(doc, focus object)公式计算得出，其中JSD表示每个项目单词概率分布之间的Jensen-Shannon距离。

GSDMM短文本主题建模实现: gsdmm-short-text-topic-modeling

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GSDMM-Short-Text-Topic-Modeling项目是基于GSDMM算法进行短文本主题建模的实现。通过聚类分析，自动发现文本数据的主题结构，适用于新闻、评论等场景。 GSDMM-short-text-topic-modeling是一个关于GSDMM的短文本主题建模实现的项目。

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。

R包：STM结构主题模型

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STM结构主题模型是一款用于分析文本数据的R语言软件包，它能够同时建模文本的主题分布和作者的社会属性，为社会科学领域的研究提供了强大的工具。结构主题模型的R包网站：该软件包提供了一个框架，在其中实现了变体EM算法来估计带有协变量的主题模型。它托管在存储库中，并且可以在CRAN上使用。以下是当前包含的功能： - 摄取和处理文本数据； - 估计结构主题模型； - 计算具有不确定性的潜在主题的协变量效应； - 估计主题相关图； - 创建我们在各种论文中使用的所有图形。有关大型文本语料库或需要我们不支持的语言的问题，请查看相关的姊妹项目。更多信息可以在www.structuraltopicmodel.com上找到。安装说明：假设您已经安装了R，要安装CRAN版本，只需使用install.packages命令即可。

DW个性化主题模板

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DW个性化主题模板提供丰富多样的设计样式和色彩搭配方案，帮助用户轻松打造独一无二的个人或品牌形象。个人主题末班下载：旅行的意义与小清新的结合非常值得借鉴。

Python-LDA主题模型分析

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本项目运用Python实现LDA（隐含狄利克雷分配）算法进行文本的主题建模分析，旨在挖掘文档集合中的潜在主题结构。使用Python进行文本LDA主题生成模型的构建，并提供了方法说明以及参数设置选项。

Typora 36个主题包合集下载

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本合集包含36种不同风格的主题包，专为Typora用户设计，帮助您个性化编辑界面，提高写作体验。 Typora是一款广受欢迎的 Markdown 编辑器，以其简洁、优雅的界面和流畅的写作体验深受用户喜爱。这款编辑器的一大特色就是支持自定义主题，让每个用户可以根据个人喜好定制自己的写作环境。36个Typora主题包合集下载提供了一次性获取大量高质量Typora主题的机会，为你的Markdown编写增添更多色彩和个性化选择。我们来了解一下Markdown。Markdown是一种轻量级的标记语言，它的设计目标是使人们能够更易于阅读和编写，并且可以轻松地转换成HTML（超文本标记语言）。Markdown语法简单易学，例如使用`#`创建标题，`-`或`*`创建无序列表，`>`创建引用等。Typora在Markdown的基础上，提供了实时预览功能，使得写作过程更加直观，无需频繁切换视图查看最终效果。关于Typora的主题，它们是由CSS样式文件构成的，控制了编辑器的字体、颜色、背景等视觉元素。每个主题都有其独特的风格，有的简约，有的活泼，有的专业。这些36个主题包中的设计涵盖了多种风格选择，满足不同用户的需求。无论你是喜欢深色还是浅色界面，现代或是复古的设计都可以找到适合自己的那一款。这些主题通常以`.css`文件形式存在，用户可以通过Typora的设置界面导入它们。一旦安装了某个主题，在编辑器的外观设置中就可以轻松地进行选择和应用。值得注意的是，有些主题可能需要特定字体才能达到最佳显示效果，因此在使用新主题时，请确保已经安装了所有必需的字体资源。使用自定义主题不仅能提升个人化的写作体验，还可以在团队协作或多设备间同步时保持一致的视觉风格。对于经常撰写文档或博客的人来说，一个舒适美观的主题可以让长时间的写作变得更为愉悦和高效。在下载合集中，themes文件夹可能包含了36个单独子文件夹，每个代表一个主题，并通常包含一到多个`.css`文件。你可以逐一浏览并试用这些主题以找到最符合自己审美与工作习惯的那一款。同时，如果你对设计感兴趣的话也可以尝试根据现有的主题进行修改和定制，创建属于自己的独一无二的Typora主题。 36个Typora主题包合集下载为用户提供了丰富的选择机会来提升Markdown写作时的视觉享受。无论是新手还是老用户都可以借此进一步优化个人的工作环境，让每一次敲击键盘都成为一次美好的创作旅程。

短文本主题建模（BTM）

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短文本主题建模(BTM)是一种用于分析和理解大量短文本数据的主题模型算法，它能够识别出隐藏在文档集合背后的主题结构。 BTM是一种用于短文本主题建模的技术。