🤵♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页
✍🏻作者简介：Python学习者
🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄
如果文章对你有帮助的话，
欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+
目录
Tomotopy简介
Tomotopy的性能
实战案例
1.加载数据
2.中文分词
3. 确定主题数K
4.训练模型
5.可视化
6.预测
补充：指定主题特征词
文末推荐
Tomotopy简介
tomotopy 是 tomoto（主题建模工具）的 Python 扩展，它是用 C++ 编写的基于 Gibbs 采样的主题模型库。支持的主题模型包括 LDA、DMR、HDP、MG-LDA、PA 和 HPA， 利用现代 CPU 的矢量化来最大化速度。
当前版本的 tomotopy 支持的主题模型包括：
- 潜在狄利克雷分配（LDAModel）
- 标记的 LDA（LLDA 模型）
- 部分标记的 LDA（PLDA 模型）
- 监督LDA（SLDA模型）
- Dirichlet 多项回归 (DMRModel)
- 广义狄利克雷多项回归 (GDMRModel)
- 分层狄利克雷过程 (HDPModel)
- 分层LDA（HLDA模型）
- 多粒 LDA（MGLDA 模型）
- 弹珠盘分配（PAModel）
- 分层 PA (HPAModel)
- 相关主题模型（CTModel）
- 动态主题模型 (DTModel)
- 基于伪文档的主题模型（PTModel）。
安装
pip install tomotopy讯享网
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/47722.html