”BERTopic“ 的搜索结果

     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...

      BERTopic是一种利用主题建模技术 :hugging_face: 转换程序和c-TF-IDF创建密集的群集，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要字词。 它甚至支持类似于LDAvis的可视化！ 相应的媒体帖子可以在找到。 安装 可以...

     BERTopic 方法的步骤如下：首先使用预训练模型计算 document embeddings (比如常用的 Sentence-BERT 等)因为 document embeddings 维度很高，在嵌入空间中就非常稀疏，不容易进行聚类，所以需要先进行降维，比如 PCA...

     运行到topics, probabilities = topic_model.fit_transform(filtered_text)的时候就报错IndexError: list index out of range，是什么原因，代码应该如何修改？

     句向量嵌入模型下载到本地。前提：由于国内很难登上Huggingface下载数据集和模型，需要提前将用到的“”数据集和SentenceTransformer的

     安装完成bertopic以后，在notebook中跑一下代码试试看（pycharm中运行无报错，但无法出现可视化的图，博主也在想办法解决）。有了conda环境以后，咱们直接在cmd中输入命令，搭建一个名为zhuti的虚拟环境，并设置...

     文| ZenMoore编| 小轶以前我一直以为，主题建模(提取文档的主题词)这种机器学习时代就开始研究的基础工具，现在肯定已经到头了，虽然...有时效果可能不是那么让人满意。但突然看到一则推文：“彻底疯了！...

     探索自然语言处理新境界：BERTopic 项目地址:https://gitcode.com/MaartenGr/BERTopic 项目链接 BERTopic 是一个创新的Python库，它结合了预训练的Transformer模型（如BERT）和主题建模方法，为文本数据提供了一种...

     BERTopic是基于BERT词向量进行主题建模技术，它利用 Transformer 和 c-TF-IDF 来创建密集的集群（分类），允许轻松解释主题，同时在主题描述中保留重要词。主题模型（Topic Model）是自然语言处理中的一种常用模型，...

     一般来说，BERTopic 在开箱即用的模型中工作得很好。但是，当您有数百万个数据要处理时，使用基本模型处理数据可能需要一些时间。在这篇文章中，我将向您展示如何微调BERTopic中的一些参数并比较它们的结果。让我们...

     2、构建新环境，由于创建环境的路径有中文导致激活新环境出现问题——换一个路径构建新环境，安装bertopic失败（site-pakeges无法写入，应该是没有权限）——使用管理员权限安装bertopic，后在pycharm中配置环境后...

     不好意思打扰您~我想问下【论文阅读】BERTopic：采用一个基于类的TF-IDF流程进行神经网络的主题建模，您是否知道这篇论文里topic coherence是如何计算的呢？卡在这个地方很久了，希望能得到您的帮助！谢谢！

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