“numpy.int64”对象在使用潜在的dirichlet分配时不可迭代
基础概念
NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，提供了大量的数学函数和高效的多维数组对象。numpy.int64 是 NumPy 中的一种数据类型，表示 64 位整数。
Dirichlet 分配（Dirichlet Distribution）是一种概率分布，常用于多变量统计分析，特别是在贝叶斯统计中。它通常用于生成概率向量，这些向量的每个元素都在 [0, 1] 范围内，并且所有元素的和为 1。
问题原因
numpy.int64 对象是不可迭代的，因为它是一个标量值，而不是一个可迭代对象（如列表或数组）。在使用 Dirichlet 分配时，通常需要输入一个可迭代的概率向量，而不是一个标量值。
解决方法
要解决这个问题，你需要确保传递给 Dirichlet 分配的是一个可迭代对象。以下是一些可能的解决方案：
1. 将 numpy.int64 转换为列表或数组
import numpy as np
from scipy.stats import dirichlet
# 假设你有一个 numpy.int64 对象
scalar_int = np.int64(3)
# 将其转换为列表或数组
iterable_int = [scalar_int]
# 使用 Dirichlet 分配
alpha = iterable_int
dist = dirichlet(alpha)2. 直接使用列表或数组
如果你原本就需要传递一个概率向量，可以直接使用列表或 NumPy 数组：
import numpy as np
from scipy.stats import dirichlet
# 使用列表或数组
alpha = [3, 4, 5]
dist = dirichlet(alpha)示例代码
以下是一个完整的示例代码，展示了如何正确使用 Dirichlet 分配：
import numpy as np
from scipy.stats import dirichlet
# 示例数据
alpha = [3, 4, 5]
# 创建 Dirichlet 分配对象
dist = dirichlet(alpha)
# 生成样本
samples = dist.rvs(size=5)
print("Generated samples:", samples)
# 计算概率密度函数 (PDF)
pdf_values = dist.pdf(samples)
print("PDF values:", pdf_values)参考链接
通过以上方法，你可以确保在使用 Dirichlet 分配时传递的是一个可迭代对象，从而避免 numpy.int64 对象不可迭代的问题。
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1回答
在阅读有关情感分析和推荐系统的文章时，我多次遇到潜在的Dirichlet分配(LDA)。
我在哪里可以找到好的阅读材料来解释这个概念的深度，特别是通过一个例子？
浏览 0提问于2019-06-06得票数 2
1回答
对于几个dfms，我没有问题将它们转换为stm/lda/topicmodel格式。但是，如果在转换之前使用dfm_tfidf()对dfms进行加权，则会得到以下错误：
convert.dfm中的错误(users_dfm，to = "stm")：无法将非计数dfm转换为主题模型格式
知道为什么会这样吗？对于术语和文档频率，我尝试了不同的加权方案(试图使加权dfm成为一个“计数”dfm)，但是我一直得到错误。
因此，这是可行的：
users_dfm <- dfm(users_tokens)
users_stm <- convert(users_dfm, to =
浏览 3提问于2020-08-28得票数 0
我使用scikit-learn LDA来生成LDA模型，然后我可以得到主题-术语。我想知道如何才能得到每个文档的每个主题的概率？
浏览 0提问于2018-04-09得票数 1
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潜Dirichlet分配(LDA)和分级Dirichlet过程(HDP)都是主题建模过程。主要的区别是LDA要求指定主题的数量，而HDP不需要。为什么会这样？这两种主题建模方法的区别、利弊是什么？
浏览 0提问于2014-05-18得票数 62
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我想使用监督机器学习算法来预测一组句子的二进制函数(真或假)，这是基于句子中单词的存在与否。
理想情况下，我希望避免对用于决定输出的一组单词进行硬编码，以便算法自动学习哪些单词是(在一起的?)最有可能触发特定的输出。
(编程集体智能)在第四章中有一个很好的章节，题为“从点击中学习”，其中描述了如何通过在神经网络中使用一层隐藏节点来实现这一点，每一个新的输入词组合都有一个隐藏节点。
类似地，可以为训练数据集中的每个单词创建一个特征，并使用这些特征来训练几乎所有经典的机器学习算法。添加新的训练数据将产生新的特征，这将需要我重新训练算法从零开始。
这让我想到了我的问题：
当培训数据集被扩展时，
浏览 3提问于2012-08-09得票数 2
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1回答
我感到困惑的是，非常类似的文本挖掘服务有不同的名称，比如主题提取和文本分类/分类。它们之间在概念上有什么区别？
主题提取示例：
分类示例：
浏览 0提问于2018-02-28得票数 1
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print(X_train_bow.shape) #Output: (897, 2794)
print(type(X_train_bow)) #Output: <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
x_train_groups = [X_train_bow[i::5] for i in range(5)]
print(x_train_groups[0].shape) #Output: (299, 2794)
print(type(X_train_bow[0])) #Output: <class 'scipy.
浏览 46提问于2019-12-11得票数 0
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1回答
我试图使用R中主题模型包中的LDA模型，我需要测量方法的不稳定性，因此我从Dirichlet分布中生成了真正的参数，w= 3000字，t=8个主题，d=50个文档，每个文档大约有60个字：
Theta = t(rdirichlet(d, alpha))
Phi = t(rdirichlet(t, beta))
docs = matrix(0, nrow = d, ncol = w)
for (i in 1:d) {
curn = rnorm(1, mean = 60, sd = 10)
for (j in 1:curn) {
curt
浏览 10提问于2013-03-15得票数 1
1回答
从文本文档中查找主题
、、、、
我有一个文本文档，其中包含1000个医学白皮书的摘要。我想从那篇文章中找出主题。自聚类以来，除了文本聚类之外，任何其他建议都可以帮助我找到在集群中排列的关键字。我试着用python中的markovify库自动总结，但是它创建的摘要或句子没有多大意义。欢迎任何合适的建议。谢谢
浏览 0提问于2017-07-17得票数 1
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3回答
我在Python的Enum类中发现了一种非常奇怪的行为。因此，枚举类型很简单：
from enum import Enum
Analysis = Enum('Analysis', 'static dynamic')
因此，我在step对象中使用此枚举类型，以便将其存储在属性分析中，如下所示：
class Step:
def __init__(self):
self.analysis = None
self.bcs = []
到目前为止，非常简单，所以当我在列表中有几个步骤时，我尝试查看枚举类型，并正确地分配了它。但它们并不
浏览 3提问于2015-01-24得票数 11
2回答
我有一个数据集，其中包含有关食物食谱的信息(德语)，看起来如下：
📷
下面是一个小.csv文件的链接(我的数据的前1000行) https://drive.google.com/file/d/1C7thFlOnDn-oTc6AaDWA3CXXcX8m9NRu
其想法是将菜谱名称聚到n个类别中，这样之后我就可以将每个菜谱分配给一个类别。值得注意的是，每个菜谱都有标签和配料，也许这些信息有助于对集群进行细化？例如，算法(也许是语义分析？)应该输出:将食谱分类为200个最大的类别：(汉堡，汤，比萨饼，.)
有办法这样做吗？
注意:每一份食谱我都有。1图像。这个想法是用n类标记我的图像，然后用我的数据
浏览 0提问于2017-12-31得票数 1
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使用gensim.models.LdaMallet和gensim.models.LdaModel有什么区别？我注意到参数并不完全相同，我想知道什么时候应该使用一个参数而不是另一个参数？
浏览 89提问于2020-06-26得票数 4
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1回答
用WordNet比较两个短语？
、、、、
我正在试着比较两个短语的语义。在Python中，我使用nltk和difflib。首先，我从短语中删除停止词，然后我使用WordNetLemmatizer和PorterStemmer对这些单词进行规范化，然后将其余的单词与SequenceMatcher的衍射库进行比较。我仍然认为有一个比使用衍射更好的方法。有什么建议或建议吗？在短语之间的比较中有没有使用Wordnet的库？我所做的步骤正确吗？
浏览 2提问于2014-05-07得票数 0
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1回答
我正在寻找一本关于无监督学习的好书，它超越了典型的k均值和分层聚类算法。
在R或Python中的实际实现将优先考虑。
目前我在零售业工作，所以我感兴趣的典型用例是客户细分，产品细分。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-04-30得票数 3
1回答
我试图理解为什么具有不同值的元素具有相同的id。有人能解释一下NumPy中的内存管理是怎么回事吗？下面的例子
import numpy as np
x=np.array([1,2,3,4])
print([id(a) for a in x])
[140718968034552, 140719258631960, 140718968034552, 140719258631960]
这里，第一个元素和第三个元素具有相同的id(140718968034552)，尽管它们持有不同的数值。与第二和第四元素相同。
浏览 0提问于2020-09-14得票数 2
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2回答
从零开始建立情感模型
、、、、
我想知道如何从零开始创建一个情感模型。我有我的数据，文本列表，没有关于情感的标签。
Author Quotes
Dan Brown “Everything is possible. The impossible just takes longer.”
Dan Brown “Great minds are always feared by lesser minds.”
Dan Brown “Men go to far greater lengths to avoid what they fear than to obtain what they desire.”
Dan
浏览 0提问于2020-07-01得票数 3
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对不起，我不太擅长StackOverflow。
我试着用宇宙做一个游戏机器人，我得到了一个错误，说：
[2018-09-14 07:28:33,723] Making new env: Taxi-v2
Traceback (most recent call last):
File "d:\pacmantest.py", line 8, in <module>
action_n = [[('KeyEvent', 'ArrowUp', True)] for ob in observation_n]
TypeError: &#
浏览 0提问于2018-09-14得票数 0
在MALLET主题建模中，--output-topic-keys [FILENAME]选项在每个主题旁边输出一个参数，该参数在MALLET站点的教程中称为主题的"Dirichlet参数“。
我想知道这个参数代表什么？它是LDA模型中的β吗？如果不是，它是什么，它的意义和用途是什么。
我注意到，当我在生成主题模型时不使用参数优化选项时，该参数在版本2.0.7中与在版本2.0.8中不同。我想知道为什么会出现这种差异。
下面是2.0.7版的输出
和2.0.8
我知道每次运行的输出都不同，但我只关心这个参数。
浏览 55提问于2017-07-18得票数 4
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在最初的论文潜Dirichlet分配中，作者说函数
p(\mathbf{w} \mid \alpha, \beta)=\frac{\Gamma\left(\sum_{i} \alpha_{i}\right)}{\prod_{i} \Gamma\left(\alpha_{i}\right)} \int\left(\prod_{i=1}^{k} \theta_{i}^{\alpha_{i}-1}\right)\left(\prod_{n=1}^{N} \sum_{i=1}^{k} \prod_{j=1}^{V}\left(\theta_{i} \beta_{i j}\right)^{w_{n}^
浏览 0提问于2021-07-12得票数 1
我有一个熊猫DataFrame，它有排序的数字索引和重复的数字索引，对于给定列中相同的索引值，列值是相同的。我想迭代给定列的值，以获得索引的唯一值。
示例
df = pd.DataFrame({'a': [3, 3, 5], 'b': [4, 6, 8]}, index=[1, 1, 2])
a b
1 3 4
1 3 6
2 5 8
我希望迭代列a中的值，以查找索引- [3,5]中的唯一条目。
当我使用默认的index迭代并打印列a的类型时，我会得到重复索引条目的Series条目。
for i in df.index:
cell_
浏览 0提问于2018-03-06得票数 1
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1回答
我的朋友问我是否可以写一个程序，可以从招聘广告中找出相关关键词，知道三个变量:行业、职称和招聘公告文本(例如下面的例子)。
从求职者的角度来看，我们试图解决的问题是在简历中为每一份求职申请设置正确的关键词，从而增加了你获得面试入围名单的机会。这是特别重要的，当第一阶段的筛选是通过机器人扫描关键字。
最初，我正在考虑一个包含所有行业、所有职位和相关关键词的关系数据库。然而，这是一项艰巨的任务，信息和生物技术等进步领域的数据很快就会过时。
机器学习和自然语言处理似乎是不可避免的。
考虑一下招聘银行出纳员的招聘广告：
你是一个有经验的银行出纳员，寻求完美的工作生活平衡？如果你正在寻找休闲时间，并对
浏览 2提问于2017-02-01得票数 0
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当我尝试使用subprocess.Popen进行git推送时
msg, err = subprocess.Popen('git push', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
print msg.stdout.read()
我在说: TypeError：'Popen‘对象不可迭代时出错
浏览 4提问于2014-01-23得票数 0
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1回答
主题模型中的动态主题数量
、、、
我对主题建模还是个新手。我的目标是从文档中找到关键主题。为此，我计划使用lda。但在lda中，主题的数量应该是预先定义的，我相信如果来自其他领域的文档不在训练语料库中，它将不会给出适当的结果。有没有其他的解决方案？我的想法正确吗？
浏览 1提问于2016-11-17得票数 3
2回答
不知道为什么我找不到这个，但以下是什么意思？
hashvalue_byte_size = len(bytes(np.int64(42).data))
从左到右，我会笼统地说，这描述了np.int64(42).data中字节的长度。
所以字节长度是8。
我认为'np.int64()‘是指(-9223372036854775808到9223372036854775807)中的整数或(0到18446744073709551615)中的无符号整数。
或者前缀'np‘会使int64()产生其他东西吗？
最后，“42”代表什么？.data是什么意思？
浏览 0提问于2018-11-14得票数 0
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所有人。
我有一个“优化”问题，我真的不知道我应该从哪一个方向出发。下面是对我问题的描述：
我有一个包含大量文本句子的语料库。现在，我需要获得最小的句子记录(作为音频文件)，但同时最大限度地利用原始语料库中的句子数量--更准确地说是从记录的单词中。
我需要做的一个非常简短的例子：
语料库：
黑狗
灰猫
大狗
灰鼠
大鼠
包含原始语料库最大值的最小句的示例：
黑狗
大鼠
灰猫
从以上三个句子(和他们的单词)，我们可以形成其余的句子在语料库中。当然，我正在寻找一些计算上最优的方法，因为我的语料库包含了数千个句子。你知道适合这个问题的方法吗？
谢谢你的
浏览 1提问于2017-02-16得票数 0
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2回答
为不同的主题分配单词
、、、
假设我有一个文档，我想将所有(或大部分)单词分配给预先指定的主题。因此，我可以随机选择单词，并手动将它们分配到适当的主题，然后我想要一个算法，根据它们与手动指定短语发生的距离，将剩余的单词分配给适当的主题。
是否有一种算法或技术可以做到这一点？我研究过主题建模和word2vec，他们似乎在一些任意的空间中分配了“主题”，没有任何手动训练和指定主题的空间。
浏览 0提问于2016-07-01得票数 0
1回答
新闻文章的实时主题识别
、、、
比方说，我一直在收集在线发布的所有新闻文章(只有关于每一篇的基本信息，例如。标题、内容、语言、来源(哪个新闻网站)。
比方说，我想把所有谈论同一件事的文章组合在一起。然而：
我希望我的算法自己定义主题(与“用户告诉现有主题，算法将每一篇文章分配给主题”相反)，
我不知道确切的数字主题是什么(因为，很明显，每次发生新的事情都要创建一个新的主题)，
而且，当我们谈论新闻文章的时候，如果有新的事情发生，新的文章谈论的话，话题的列表应该会实时地扩大。
为了简单起见，让我们假设所有的文章都使用同一种语言。
从现在起，我一直在使用TF-下手，因为这是我在头脑中想到的，当时我对主题建模一无所知，但它并不擅长
浏览 0提问于2016-06-21得票数 1
1回答
为什么numpy数值类型是basestring的子类型
for nptype in [np.int32, np.int64, np.integer, np.float]:
for stype in [str, basestring, unicode]:
print nptype, stype, np.issubdtype(nptype,stype)
<type 'numpy.int32'> <type 'str'> False
<type 'numpy.int32'> <type
浏览 16提问于2017-03-03得票数 4
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1回答
好的，我按照cython文档上的说明让numpy数组被Cython识别。这是我剧本的“序言”
from __future__ import division
import numpy as np
cimport numpy as np
DTYPE = np.int
ctypedef np.int_t DTYPE_t
老实说，我不确定ctypedef np.int_t DTYPE_t行到底是做什么的，因为我不知道为什么会有_t后缀。不过，它现在似乎可以处理numpy数组了，所以我没有抱怨。现在问题就在这里：
我有两个文件，名为cell_spks和cell_dirs。这些都是文本文件，为此
浏览 3提问于2013-12-04得票数 3
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1回答
相关问题：
片段：
#include <iostream>
#include <type_traits>
struct A0
{
int a;
char c;
};
struct B0 : A0
{ char d; };
struct A1
{
int a;
private:
char c;
};
struct B1 : A1
{ char d; };
struct A2
{
private:
int a;
char c;
};
struct B2 : A2
{ char d; };
int main()
浏览 2提问于2020-05-01得票数 4
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3回答
我想知道gensim的LDA (潜在的Dirichlet分配)算法中默认的迭代次数。我不认为文档讨论过这个问题。(迭代的次数由参数迭代表示，同时初始化LdaModel )。谢谢！
浏览 0提问于2015-06-10得票数 3
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我有多个文件输入的表单
<input type="file" name="images[]" multiple>
<input type="file" name="images[]" multiple>
<input type="file" name="images[]" multiple>
.....
用户可以从一个输入上传多个文件。表单在输入更改时提交(当用户选择文件并单击“上载”时)。有办法从这个输入中获取一个特定的文件并将其分配给另一个文件吗？假设用户在第
浏览 2提问于2017-08-13得票数 0
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我有一个结构化的numpy数组。
numpy结构与google.protobuf.Timestamp类型匹配。
我需要从所述结构的每个元素中提取seconds int64和nanos int32，并将其分配给real Timestamp结构。
下面我列出了一个脚本，它可以方便地对任何人进行测试(需要安装numpy和protobuf模块)。
如何摆脱/规避最后列出的TypeError，并将值从Timestamp变量中的numpy结构中去掉？
import numpy as np
from google.protobuf import timestamp_pb2
# numpy structur
浏览 5提问于2017-03-24得票数 0
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我在寻找LDA和NTM之间的区别。您将在NTM上使用LDA的用例是什么？
根据AWS文档：
SageMaker潜在Dirichlet分配算法( LDA )是一种无监督学习算法，它试图将一组观测数据描述为不同类别的混合。LDA最常用于发现文本语料库中文档所共享的特定数量的主题。
虽然您可以同时使用Amazon和SageMaker算法进行主题建模，但它们是不同的算法，可以在相同的输入数据上产生不同的结果。
浏览 5提问于2019-11-29得票数 5
3回答
我看到了许多在特定范围内生成随机浮点数的解决方案(比如)，这实际上对我有帮助，生成随机浮点数的解决方案可以求和到1(比如)，而且单独的解决方案非常有效，但我不知道如何将它们合并。
目前我的代码是：
import random
def sample_floats(low, high, k=1):
""" Return a k-length list of unique random floats
in the range of low <= x <= high
"""
result = []
浏览 6提问于2022-01-04得票数 3
回答已采纳
我现在更详细地讨论了numpy数组。您总是看到numpy ndarray使用的内存较少，但是如果您查看内存消耗总量，则ndarray要比列表大得多。
在列表中，int对象的大小为28字节，而在numpy数组中，numpy.int64对象的大小为32字节。
所以我不明白为什么他们说numpy对象使用的内存更少，因为numpy.int64对象比int对象大四个字节。
import numpy as np
from sys import getsizeof
def is_iterable(p_object):
try:
iter(p_object)
except
浏览 3提问于2021-12-09得票数 0
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2回答
我为此绞尽脑汁已经一个星期了。
我也想
运行NMF主题建模
通过查看权重的最大值，为每个文档分配一个主题，
将此分布以%条形图的形式使用mat图绘制。(即:X轴上的主题和y轴上该主题的%文档。)
下面是一些玩具数据，并完成步骤1和2：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import NMF
import pandas as pd
# Get data
data = {
"Documents": ["I
浏览 0提问于2019-07-11得票数 1
我只想创建一个随机矩阵A，它的向量来自Dirichlet分布。该函数可以很好地与配合使用
import numpy as np
A = np.random.dirichlet(np.ones(n), n)
当我对做同样的事情时
import cupy as cp
A = cp.random.dirichlet(cp.ones(n), n)
我得到以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Tr
浏览 21提问于2021-02-28得票数 1
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我正在尝试将dataframe中的列(A)的数据类型从float64转换为int，
df['A'].astype(numpy.int64)
但在那之后，A仍然将float64作为dtype。我想知道如何解决这个问题。
浏览 3提问于2017-10-30得票数 2
2回答
我试图用C语言创建一个简单的Opencv程序，它从.avi中创建一个文件捕获，并在一个突出显示人脸的窗口中播放它。我正在运行一个Opencv的自编版本(我已经对jpeg映像进行了同样的尝试，而且它可以工作)。
构建进行得很好，没有错误，没有警告，但是当我启动它时，控制台输出如下：
遇到未知参数：“服务器角色”忽略未知参数“服务器角色”
程序就会停止
以前，它抱怨丢失了/home/#user/..smb/smb.conf文件，所以我尝试安装samba (尽管我仍然不知道samba在这一切中需要做什么)
这是我的代码：
main(){
printf("Ciao!");
浏览 1提问于2012-03-02得票数 0
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我正在学习Symbol和JavaScript中的迭代器。我读过和看过很少关于它们的视频，所以它们现在或多或少是清晰的。
我只想理解我的教科书(雄辩的JavaScript)意味着什么：
注意，next、value和done属性名称是普通字符串，而不是符号。只有可能被添加到许多不同对象的Simbol.iterator才是实际的符号。
为什么可能在不同对象中找到的属性需要成为符号？
objOne.iterator和objTwo.iterator作为常规属性会产生问题吗？
浏览 0提问于2021-02-20得票数 2
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简单地说，我要做的是100点的Voronoi星座，并为每组100点创建不同的100点，1000次。
我创造了一些要点，
x=matrix(runif(100*1000),nrow=100,ncol=1000)
y=matrix(runif(100*1000),nrow=100,ncol=1000)
使用spatstat包执行Voronoi镶嵌的基本代码是
dir = ppp(x=x, y=y, window = square(c(0,1)))
tess = dirichlet(dir)
plot(tess, main = "")
points(dir, pch=19, cex
浏览 1提问于2018-09-21得票数 0
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4回答
使用熊猫阅读csv时设置列类型
、、、、
尝试用以下格式将csv文件读入数据
dp = pd.read_csv('products.csv', header = 0, dtype = {'name': str,'review': str,
'rating': int,'word_count': dict}, engine = 'c')
print dp.shape
for col in dp.columns:
print &
浏览 4提问于2016-03-24得票数 22
回答已采纳
目前正在讨论当前的np.random.dirichlet函数，因为它不适用于小参数：
In [1]: import numpy as np
In [2]: np.random.dirichlet(np.ones(3)*.00001)
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-464b0fe9c6
浏览 2提问于2015-11-11得票数 0
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1回答
我熟悉期望-极大化算法，直到现在，我认为这是最大化观测数据的可能性的唯一途径，假设是高斯混合模型。
在过去的日子里，在研究Dirichlet过程时，我发现了吉布斯抽样，它可以拟合GMM的参数。
现在我对Gibbs抽样一点也不熟悉，如果你能给我一个概述，把它和EM比较一下，我会非常感激的。它背后的基本想法是什么？
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
2回答
假设我有一个稀疏矩阵：
>>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6])
>>> indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
>>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray()
array([[1, 0, 2],
[0, 0, 3],
[4, 5, 6]])
我想要零列0和2。下面是我想
浏览 1提问于2019-01-29得票数 2
我有一本由熊猫生成的字典，其中包含numpy.int64对象，而不是本地的int作为键。我需要将它们更改为本地类型，并对以下代码为什么不那么成功感到困惑：
d = {np.int64(0): None}
for k, v in d.items():
print(str(type(k))) # <class 'numpy.int64'>
k_nat = k.item()
print(str(type(k_nat))) # <class 'int'>
print(d) #
浏览 7提问于2022-03-09得票数 0
回答已采纳
LDA ( 潜Dirichlet分配) -是数据挖掘领域的一个热门话题.
什么是工业系统使用LDA或可能是一些相关的模型？(可能是Google/Amazon/ .)
PS
我也要感谢关于：https://mathoverflow.net/questions/304352/latent-dirichlet-allocation-math-words-digest的评论
浏览 0提问于2018-07-06得票数 1
2回答
如何基于训练数据识别文本相似度？
、、、、
我有一套文件(1至11)，为其贴上标签。
让我们假设：
Doc No: 1,3,5,7 - Belongs to Type A
Doc No: 2,4,9 - Belongs to Type B
Doc No: 8,10 - Belongs to Type C
Doc No, 6,11 - Belongs to No one
现在，让我们假设我有新来的文件- 11,12,13 ..依此类推，我想知道它们属于哪种类型(A、B、C或无)，这是基于该类型中现有文档的文本相似性。有人能建议我如何做到这一点吗？
我是否应该创建自己的数据集，并将其视为一个受监督的问题？
浏览 0提问于2020-07-07得票数 2
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