北京网站建设公司拟北京封闭最新消息

北京网站建设公司拟,北京封闭最新消息,公司网站被抄袭,wordpress移动端转发分享主题建模BERTopic#xff1a;模块化主题建模框架查看主题信息获取特定主题的关键词搜索相关主题检查BERTopic论文所在主题可视化分析文档可视化条形图可视化热力图可视化层次结构可视化表示模型增强KeyBERT启发式表示最大边际相关性Flan-T5文本生成OpenAI GPT模型DataMap可视化…主题建模BERTopic模块化主题建模框架查看主题信息获取特定主题的关键词搜索相关主题检查BERTopic论文所在主题可视化分析文档可视化条形图可视化热力图可视化层次结构可视化表示模型增强KeyBERT启发式表示最大边际相关性Flan-T5文本生成OpenAI GPT模型DataMap可视化附加功能词云生成扩展主题关键词创建词云BERTopic模块化主题建模框架需要提前下载BERTopicpip install bertopic0.12.0。frombertopicimportBERTopic# 使用之前定义的模型训练BERTopictopic_modelBERTopic(embedding_modelembedding_model,umap_modelumap_model,hdbscan_modelhdbscan_model,verboseTrue).fit(abstracts,embeddings)代码解释BERTopic基于预训练语言模型的主题建模框架重用之前创建的嵌入模型、UMAP降维和HDBSCAN聚类verboseTrue显示训练过程的详细信息查看主题信息topic_model.get_topic_info()代码解释返回包含所有主题信息的表格包括主题ID、文档数量、主题名称、关键词表示等输出获取特定主题的关键词topic_model.get_topic(1)代码解释获取第0个主题的TOP10关键词及其c-TF-IDF权重返回列表格式[(关键词1, 权重1), (关键词2, 权重2), …]输出[(‘speech’, 0.02916771933942931),(‘asr’, 0.019493756916806926),(‘recognition’, 0.013777033749370282),(‘end’, 0.010404587510925803),(‘acoustic’, 0.009845264369644571),(‘speaker’, 0.006988546126537315),(‘audio’, 0.006985468019898262),(‘error’, 0.006632519454240728),(‘the’, 0.00657799288783312),(‘wer’, 0.006572205206134124)]搜索相关主题topic_model.find_topics(topic modeling)代码解释搜索与topic modeling相关的主题返回相关主题ID列表和相似度分数可用于发现特定主题或验证模型效果输出([22, 81, 57, 143, 21],[0.9116786059372053,0.8885478270047166,0.8884254750613314,0.886235835453459,0.8851704089679455])说明topic modeling和主题22的相似度最高我们可以查看下该主题的关键词topic_model.get_topic(22)输出[(‘topic’, 0.06726436387618918),(‘topics’, 0.03579845294271458),(‘lda’, 0.015623738508090517),(‘latent’, 0.013025146733638438),(‘document’, 0.012794247088366911),(‘documents’, 0.012590347778107424),(‘modeling’, 0.011939202193266057),(‘dirichlet’, 0.009348055571065867),(‘word’, 0.008570152851314879),(‘allocation’, 0.0072828353158293745)]可以看到与topic modeling的关键词相吻合。检查BERTopic论文所在主题topic_model.topics_[titles.index(BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure)]代码解释查找特定论文被分配到的主题ID验证主题模型是否将相关论文正确归类输出22可视化分析文档可视化# 可视化主题和文档分布figtopic_model.visualize_documents(titles,reduced_embeddingsreduced_embeddings,width1200,hide_annotationsTrue)# 更新图例字体以便更好显示fig.update_layout(fontdict(size16))代码解释visualize_documents()在2D空间中可视化文档分布reduced_embeddings使用之前计算的2维降维结果hide_annotationsTrue隐藏密集区域的标签避免重叠如果在jupyter环境中显示不出可以用render进行渲染# 方法 1: 使用 renderer 参数figtopic_model.visualize_documents(titles,reduced_embeddingsreduced_embeddings,width1200,hide_annotationsTrue)# 指定渲染器fig.show(renderernotebook)# 或 browser, png 等输出条形图可视化topic_model.visualize_barchart()代码解释显示每个主题的关键词条形图按c-TF-IDF权重排序的关键词如果在jupyter可能显示不出来可以用下面方式渲染# 在代码开头添加importplotly.ioaspio# 尝试不同的渲染器pio.renderers.defaultnotebook# 尝试这个# pio.renderers.default jupyterlab # 或这个# pio.renderers.default iframe # 或这个# 然后运行可视化代码barcharttopic_model.visualize_barchart()barchart.show()# 现在应该能显示输出热力图可视化topic_model.visualize_heatmap(n_clusters30)代码解释显示主题间相似度的热力图n_clusters30将主题分成30个簇进行聚类显示如果在jupyter可能显示不出来可以用下面方式渲染heatmaptopic_model.visualize_heatmap(n_clusters30)heatmap.show()输出层次结构可视化topic_model.visualize_hierarchy()代码解释显示主题的层次聚类结构展示主题间的层级关系如果在jupyter可能显示不出来可以用下面方式渲染hierarchytopic_model.visualize_hierarchy()hierarchy.show()输出表示模型增强KeyBERT启发式表示frombertopic.representationimportKeyBERTInspiredfrombertopicimportBERTopic# 创建表示模型representation_modelKeyBERTInspired()# 在BERTopic中使用表示模型topic_modelBERTopic(representation_modelrepresentation_model)代码解释KeyBERTInspired基于KeyBERT的关键词提取算法用于改进主题的关键词表示质量最大边际相关性frombertopic.representationimportMaximalMarginalRelevance# 更新主题表示使用MMRrepresentation_modelMaximalMarginalRelevance(diversity0.5)topic_model.update_topics(abstracts,representation_modelrepresentation_model)代码解释MaximalMarginalRelevance最大边际相关性算法diversity0.5多样性参数平衡相关性和多样性减少关键词之间的冗余增加多样性Flan-T5文本生成fromtransformersimportpipelinefrombertopic.representationimportTextGeneration prompt我有一个包含以下文档的主题 [文档] 该主题由以下关键词描述[关键词] 基于这些文档和关键词这个主题是关于什么的# 使用Flan-T5更新主题表示generatorpipeline(text2text-generation,modelgoogle/flan-t5-small)representation_modelTextGeneration(generator,promptprompt,doc_length50,tokenizerwhitespace)topic_model.update_topics(abstracts,representation_modelrepresentation_model)代码解释使用Flan-T5模型为每个主题生成自然语言描述prompt自定义提示模板指导模型生成主题描述doc_length50限制输入文档的长度可以将关键词列表转化为连贯的主题描述OpenAI GPT模型importopenaifrombertopic.representationimportOpenAI prompt 我有一个包含以下文档的主题 [文档] 该主题由以下关键词描述[关键词] 基于以上信息提取一个简短的主题标签格式如下 主题: 简短主题标签 # 使用GPT-3.5更新主题表示clientopenai.OpenAI(api_keyYOUR_KEY_HERE)representation_modelOpenAI(client,modelgpt-3.5-turbo,exponential_backoffTrue,chatTrue,promptprompt)topic_model.update_topics(abstracts,representation_modelrepresentation_model)代码解释使用OpenAI GPT模型生成更高质量的主题标签exponential_backoffTrue启用指数退避策略处理API限制chatTrue使用聊天模式生成更加连贯和准确的主题描述DataMap可视化# 可视化主题和文档分布的高级视图figtopic_model.visualize_document_datamap(titles,topicslist(range(20)),reduced_embeddingsreduced_embeddings,width1200,label_font_size11,label_wrap_width20,use_medoidsTrue,)plt.savefig(datamapplot.png,dpi300)代码解释visualize_document_datamap()高级文档地图可视化topicslist(range(20))只显示前20个主题label_font_size11设置标签字体大小use_medoidsTrue使用簇中心点作为代表生成出版质量的图表附加功能词云生成首先确保安装wordcloud库!pip install wordcloud扩展主题关键词topic_model.update_topics(abstracts,top_n_words500)代码解释top_n_words500将每个主题的关键词扩展到500个为词云生成提供更多词汇选择创建词云fromwordcloudimportWordCloudimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreate_wordcloud(model,topic):plt.figure(figsize(10,5))text{word:valueforword,valueinmodel.get_topic(topic)}wcWordCloud(background_colorwhite,max_words1000,width1600,height800)wc.generate_from_frequencies(text)plt.imshow(wc,interpolationbilinear)plt.axis(off)plt.show()# 显示词云create_wordcloud(topic_model,topic17)代码解释create_wordcloud()创建指定主题的词云可视化get_topic(topic)获取主题的关键词和权重字典WordCloud()创建词云对象设置背景色、最大词数、尺寸等参数generate_from_frequencies()根据词频生成词云直观展示主题的关键词分布和重要性