nlp文本主题提取算法总结

  1. BERTopic:

    • 简介: 基于预训练的语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的主题模型,通过将文档嵌入到BERT空间中并进行聚类,实现主题提取。
    • 作者: 出自Cherubin等人的研究(2021)。
  2. BigARTM (Big Additive Regularization Topic Model):

    • 简介: BigARTM是一种多模态、多目标的主题模型,可以处理大规模文本集合,并且允许用户通过添加正则化项来引导主题模型学习特定的模式。
    • 作者: 出自"BigARTM: Open-Source Library for Regularized Multimodal and Multilingual Topic Modeling"(2015)。
  3. LDA2Vec:

    • 简介: LDA2Vec是一种将词向量和主题模型(Latent Dirichlet Allocation, LDA)结合的方法,通过将LDA中的主题表示嵌入到词嵌入空间中,实现更好的语义建模。
    • 作者: 出自"Dynamic Topic Models for Tracking Research Communities over Time"(2016)。
  4. ETM (Embedding Topic Model):

    • 简介: ETM是一种将主题嵌入到连续空间的模型,通过学习主题嵌入向量,将文档嵌入到主题空间中,以获得更丰富的语义表示。
    • 作者: 出自"A Neural Probabilistic Topic Model"(2019)。
  5. Biterm Topic Model (BTM):

    • 简介: BTM是一种基于二项分布的主题模型,通过对文档中的词对(biterms)进行建模,实现了在大规模文本集上高效的主题建模。
    • 作者: 出自"Modeling Bimodal Texts with the Biterm Topic Model"(2014)。
相关推荐
Allen_LVyingbo27 分钟前
数智读书笔记系列035《未来医疗:医疗4.0引领第四次医疗产业变革》
人工智能·经验分享·笔记·健康医疗
zzc92133 分钟前
时频图数据集更正程序,去除坐标轴白边及调整对应的标签值
人工智能·深度学习·数据集·标签·时频图·更正·白边
isNotNullX34 分钟前
什么是数据分析?常见方法全解析
大数据·数据库·数据仓库·人工智能·数据分析
riveting43 分钟前
明远智睿H618:开启多场景智慧生活新时代
人工智能·嵌入式硬件·智能硬件·lga封装·3506
夜阑卧听风吹雨,铁马冰河入梦来1 小时前
Spring AI 阿里巴巴学习
人工智能·学习·spring
c7691 小时前
【文献笔记】Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models
人工智能·笔记·语言模型·论文笔记
Blossom.1182 小时前
机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与物流优化
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·机器人·语音识别
Gyoku Mint2 小时前
深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·聚类
zzywxc7872 小时前
AI大模型的技术演进、流程重构、行业影响三个维度的系统性分析
人工智能·重构
点控云2 小时前
智能私域运营中枢:从客户视角看 SCRM 的体验革新与价值重构
大数据·人工智能·科技·重构·外呼系统·呼叫中心