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2021年7月1日
sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主题分析
摘要: 本文是一个使用sklearn中的TruncatedSVD进行文本主题分析的简要demo。通过主题分析,我们可以得到一个语料中的关键主题,即各个词语在主题中的重要程度,各个文章在各个主题上的倾向程度。并且可以根据它们,得到主题对应的关键词以及代表性文本。 下面介绍的形式是LSI(潜在语义分析),主题模
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posted @ 2021-07-01 10:48 B0G3
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用截断奇异值分解(Truncated SVD)降维
摘要: 1、SVD的定义 2、SVD计算举例 3、SVD的一些性质 4、截断SVD 截断的SVD将参数计数从u*v减少到t(u+v),如果t比min(u,v)小得多,则这一点很重要。 TSVD与一般SVD不同的是它可以产生一个指定维度的分解矩阵,可以实现降维。为了压缩网络,将W对应的单个全连接层替换为两个全
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posted @ 2021-07-01 10:40 B0G3
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