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在这篇文章中,我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。将语料库(文档集)中的文档分配给基于单词矢量的潜在(隐藏)主题的主要思想是相当容易理解的,而这个例子(来自lda)将有助于巩固我们对LDA模型的理解。
文本挖掘:主题模型(LDA)及R语言实现分析游记数据
时长12:59
简而言之,两种方法:
我将以用户身份安装lda
- $ pip install --user lda
-
这也将安装所需的pbr包。现在我将 在一个设置中提供lda,其中包含我之前安装的所有其他软件包。使用此方法,您应该在安装后得到类似的内容:
- $ pip show lda
- ---
- Name: lda
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