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python - 分数在主题建模中表示什么

问题描述

根据本教程 https://www.datacamp.com/community/tutorials/discovering-hidden-topics-python ，我将 gimsm 用于 LSA

我在运行它以获取文本列表后得到以下输出


[(1, '-0.708*"London" + 0.296*"like" + 0.294*"go" + 0.287*"dislike" + 0.268*"great" + 0.200*"romantic" + 0.174*"stress" + 0.099*"lovely" + 0.082*"good" + -0.075*"Tower" + 0.072*"see" + 0.063*"nice" + 0.061*"amazing" + -0.053*"Palace" + 0.053*"walk" + -0.050*"Eye" + 0.046*"eat" + -0.042*"Bridge" + 0.041*"Garden" + 0.040*"Covent" + -0.040*"old" + -0.039*"visit" + 0.039*"really" + 0.035*"spend" + 0.034*"watch" + 0.034*"get" + -0.032*"Buckingham" + 0.032*"Weather" + -0.032*"Museum" + -0.032*"Westminster"')]

-0.708 伦敦表示什么？

标签： pythonnlpgensimtopic-modeling

解决方案

这些是对你的主题最有贡献的词，无论是积极的还是消极的。您的主题的特征之一似乎是，它与伦敦没有任何关系。您可以看到其他“与伦敦相关的”词也对您的主题产生负面影响：威斯敏斯特、塔和眼睛对该主题也有负面影响。

因此，根据您的模型，如果文本缺少“伦敦”一词，则该文本与该主题有关是非常合理的。

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