【源码】基于Python的在线主题建模实验项目

项目简介

本项目致力于研究并实现一种在线主题建模方法，着重于在文档子集上构造主题结构。借助全局预计算，该算法在在线处理方面具备高效性，同时能在主题建模中保持可靠性能。

项目的主要特性和功能

1. 在线主题建模：算法可在文档子集上实时构建主题结构，适用于在线数据的探索性分析。
2. 高效性与可靠性：通过全局预计算，在保障主题建模性能的同时，实现高效的在线处理。
3. 灵活性：支持使用基于语料库的字典或独立字典进行主题建模，能适应不同数据集和需求。
4. 可视化工具：提供展示主题关键词和主题分布的函数，便于用户理解和分析主题模型结果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.5版本，并安装scikit-learn、nltk、scipy、cython、numpy 和 stop_words等依赖包。
2. 数据准备：下载并准备实验用的数据集，如20新闻组文本分类数据集和维基百科数据集。
3. 运行代码：依据项目结构，运行相应的Python脚本进行主题建模实验。
4. 结果分析：利用提供的函数和工具分析主题模型结果，并可视化主题关键词和分布。

注：上述步骤假设用户已下载本项目源码文件，且具备一定的Python编程和数据处理能力。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】