qiita記事にDTM適用してみた - Qiita
はじめに qiita記事にLDA・HDPを適用してみたの続き。 モチベーション 技術の時系列変化、例えば、AIとかコンテナとかの流行が見えるか見てみたかった。とはいえ、前回、トピック分類に若干失敗していたので、期待半分。 対象文書 前回の記事と同じくqiitaの記事です。 使ったライブラリ Dynamic Topic Modelsもgensimで利用できるのでこれを使います。 https://radimrehurek.com/gensim/models/wrappers/dtmmodel.html 参考記事 DTMについて トピックモデルシリーズ 7 DTM （Dynamic Topic Model） の一種 トピックモデルの応用： 関係データ、ネットワークデータ 驚異のアニヲタ社会復帰への道 DTM解析 gensimの利用方法について https://markroxor.github.i
Gensim: topic modelling for humans
✔ Train large-scale semantic NLP models ✔ Represent text as semantic vectors ✔ Find semantically related documents from gensim import corpora, models, similarities, downloader # Stream a training corpus directly from S3. corpus = corpora.MmCorpus("s3://path/to/corpus") # Train Latent Semantic Indexing with 200D vectors. lsi = models.LsiModel(corpus, num_topics=200) # Convert another corpus t
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