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搜索资源列表

  1. LDA主题建模算法的JAVA实现

  2. LDA主题建模算法的JAVA实现，可获得不同主题下的概率分布

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-04-16
    • 文件大小：60416
    • 提供者：xyniubaobao

  1. 基于概率生成模型的文本主题建模及其应用

  2. 基于概率生成模型的文本主题建模及其应用，主要讲述LDA主题模型的应用。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-04
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：a450781469

  1. Top2Vec主题建模语义搜索算法.zip

  2. Topic2Vector是用于主题建模和语义搜索的算法。它自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。op2Vec - Generate topic, document and word embeddings.' by Dimo Angelov 安装Top2Vec的简单方法是：pip install top2vec 用法 从 top2vec 导入 Top2Vec 型号= Top2Vec（文档） 参数： documents：输入语料库，应为字符串列表。 speed

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38747087

  1. PhraseCTM：马氏随机场中短语的相关主题建模

  2. PhraseCTM：马氏随机场中短语的相关主题建模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：241664
    • 提供者：weixin_38741030

  1. 基于潜在主题建模的实时眼动跟踪查询扩展方法

  2. 基于潜在主题建模的实时眼动跟踪查询扩展方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：575488
    • 提供者：weixin_38713586

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

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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42151599

  1. 基于词组主题建模的文本语义压缩算法

  2. 为了实现文本代表性语义词汇的抽取，提出一种基于词组主题建模的文本语义压缩算法SCPTM(semantic compression based on phrase topic modeling) 。该算法首先将代表性语义词汇抽取问题转化为最大化优化模型，并通过贪心搜索策略实现该模型的近似求解。然后，利用词组挖掘模型LDACOL 实现词组主题建模，得到SCPTM 算法的输入参数；同时，针对该模型中词组的主题分配不稳定的问题进行改进，使得取得的代表性语义词汇更加符合人们对语义的认知习惯。最后，将改进L

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：506880
    • 提供者：weixin_38669729

  1. Natural-language-processing:该存储库包括用于NLP任务的ML模型-使用Keras API的垃圾邮件检测，使用RF XGboot的垃圾邮件滞留，使用Logistic回归的情感分类，使用LDA的主题建模-源码

  2. Natural-language-processing:该存储库包括用于NLP任务的ML模型-使用Keras API的垃圾邮件检测，使用RF XGboot的垃圾邮件滞留，使用Logistic回归的情感分类，使用LDA的主题建模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42157567

  1. BTM：短文本主题建模

  2. BTM：短文本主题建模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：655360
    • 提供者：weixin_38602189

  1. 带有辅助词嵌入的短文本主题建模

  2. 带有辅助词嵌入的短文本主题建模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1011712
    • 提供者：weixin_38575118

  1. 多模式数据的主题建模：一种自回归方法

  2. 多模式数据的主题建模：一种自回归方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1004544
    • 提供者：weixin_38656741

  1. Project_1:主题建模与情感分析-源码

  2. 专案_1 主题建模与情感分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_42102634

  1. 大型主题建模的快速在线EM

  2. 期望最大化（EM）算法可以计算混合模型或潜在变量模型（例如潜在Dirichlet分配（LDA））的最大似然（ML）或最大后验（MAP）点估计，这是其中最大的一种过去十年中流行的概率主题建模方法。 但是，批处理EM具有很高的时间和空间复杂性，无法从大数据流中学习大型LDA模型。 在本文中，我们提出了一种快速的在线EM（FOEM）算法，该算法从不断增长的存储需求中不断地推断出以前看不见的文档中的主题分布。 在随机近似框架内，我们表明FOEM可以收敛到LDA似然函数的局部平稳点。 通过动态调度以实现快

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38616505

  1. 用主题建模识别文本模式-附件资源

  2. 用主题建模识别文本模式-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 如何使用Python对中文文档进行可视化的主题建模?-附件资源

  2. 如何使用Python对中文文档进行可视化的主题建模?-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 主题建模：ITMO大学的学生Chizhevskiy Vladimir进行的研究-源码

  2. 主题建模 ITMO大学的学生Chizhevskiy Vladimir进行的研究工作的最初部分与社交媒体数据集的主题建模有关。 Google Colab群组数据集中的最新版本： Google Colab用户数据集中的最新版本： 新的 Google Colab文本生成中的最新版本：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：weixin_42144707

  1. 用主题建模识别文本模式-附件资源

  2. 用主题建模识别文本模式-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 如何使用Python对中文文档进行可视化的主题建模?-附件资源

  2. 如何使用Python对中文文档进行可视化的主题建模?-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 走向大主题建模

  2. 为了解决大主题建模问题，我们需要减少批次潜在狄利克雷分配（LDA）算法的时间和空间复杂性。 尽管在多处理器体系结构上的并行LDA算法具有较低的时间和空间复杂度，但是它们在处理器之间的通信成本通常随词汇量和主题数量线性增长，从而导致严重的可扩展性问题。 为了降低处理器之间的通信复杂度以实现改进的可伸缩性，我们提出了一种基于幂定律的新型通信高效并行主题建模架构，当主题数量很大时，该架构消耗的通信时间要少几个数量级。 我们将建议的通信有效的并行体系结构与在线信念传播（OBP）算法（称为POBP）相结合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：752640
    • 提供者：weixin_38694336

  1. 主题建模及其在生物信息学中的当前应用概述

  2. 主题建模及其在生物信息学中的当前应用概述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38718434
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