【python-sklearn】中文文本处理LDA主题模型分析
本仓库提供了一个资源文件，详细介绍了如何使用Python和sklearn库进行中文文本处理，并应用LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型进行分析。
内容概述
该资源文件包含了以下主要内容：
- 数据预处理：介绍了如何对中文文本进行分词、去除停用词等预处理步骤。
- LDA模型构建：详细说明了如何使用sklearn库构建LDA主题模型。
- 主题分析：展示了如何从文本数据中提取主题，并对每个主题进行分析。
- 模型评估：介绍了如何评估LDA模型的效果，包括困惑度（Perplexity）的计算。
- 可视化：提供了使用pyLDAvis库对LDA模型结果进行可视化的方法。
使用方法
- 数据准备：将需要分析的中文文本数据准备好，并进行必要的预处理。
- 模型训练：使用提供的代码进行LDA模型的训练。
- 主题提取：根据训练好的模型提取文本中的主题。
- 结果分析：对提取的主题进行分析，并使用可视化工具查看结果。
依赖库
- Python 3.x
- sklearn
- jieba
- pyLDAvis
- pandas
- numpy
参考资料
该资源文件的详细内容和代码实现可以参考CSDN博客文章《【python-sklearn】中文文本处理LDA主题模型分析》。
贡献
欢迎对本仓库的内容进行改进和补充，可以通过提交Pull Request或提出Issue来参与贡献。
许可证
本仓库的内容遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。