WordCloudとpyLDAvisによるLDAの可視化について
表題の通り、潜在ディリクレ配分法（LDA; Latent Dirichlet Allocation）によるトピックモデルを学習させて、WordCloud・pyLDAvisで可視化までやってみます。 データセットの用意 今回は日本語でやってみたかったので、以下のlivedoorニュースコーパスを利用させていただきました。 - https://www.rondhuit.com/download.html 日本語のコーパスとしては定番ですね。 ダウンロードしてきた圧縮ファイルを解凍して、各ドキュメントのパスを読み込んでおきます。 import glob import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm np.random.seed(0) text_paths = glob.glob('livedoor-news-corpus
「Gensim」による機械学習を使った自然言語分析の基本――「NLTK」「潜在的ディリクレ配分法（LDA）」「Word2vec」とは
「Gensim」による機械学習を使った自然言語分析の基本――「NLTK」「潜在的ディリクレ配分法（LDA）」「Word2vec」とは：Pythonで始める機械学習入門（9）（1/2 ページ） 最近流行の機械学習／Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説する連載。今回は機械学習を使った自然言語分析のライブラリ「Gensim」について解説します。 プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pytho
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