在自然语言处理(NLP)中,主题建模是一种技术,用于从文本数据中发现隐藏的语义主题(或主题)。这是一个无监督机器学习问题,即在没有标签或标签的情况下学习模式。主题建模的应用非常广泛,可用于搜索引擎、情感分析、新闻聚类和摘要生成等许多任务。 在这里将探讨主题建模的不同方法,包括传统的统计方法和最新的基于深度学习的方法。我们还将介绍每种方法的优点和缺点,并提供端到端的 Python 示例。 文章目录 主题模型比较 主题建模策略 LSA 潜在语义分析 pLSA 概率潜在语义分析 LDA 潜在狄利克雷分布 NMF 非负矩阵分解 BERTopic 和 Top2Vec 主题模型比较 先上比较的结论,然后一个一个的分析。