详细介绍：LDA模型如何挖掘海量文本中背后的隐藏主题？
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基于LDA模型文本主题分析
弹幕是一种新兴的实时互动媒介，如今是反映观众观影行为、情感态度和文化参与的关键载体，小小科研团队选取网络平台的 52780 条弹幕作为分析素材，借助 LDA主题模型，究竟能帮我们揭开哪些用户在观看时讨论的核心话题？又能从中发现大家真正的兴趣焦点都集中在哪里呢？让我们来一起探讨一下吧~
一、准备工作
数据清洗
获取文本数据后，我们对杂乱的文本进行了文本分词，挖出核心话题、高频词、给每个词分词性。
（详细步骤说明翻看上期内容：还在对着一堆用户评论发呆？学会文本分词，再乱也能抓重点！）
经过数据清洗等流程，我们最终得到了这一分析结果：
（仅展示部分）
二、LDA主题模型是什么？
模型介绍
LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）是一种用于文本内容建模的概率生成模型，重要用于从文档集合中发现潜在的主题结构。
想象你是一个图书管理员，面对一堆乱七八糟的文章，但老板要求你：“把这些文章按主题分类，但我不告诉你主题是啥，你自己猜！” —— 这就是LDA的任务：从一堆文档中自动发现隐藏的主题。
其核心思想是假设每个文档由多个主题混合而成，而每个主题又由一组相关的词语构成。LDA属于无监督学习模型，广泛应用于自然语言处理、文本挖掘和信息检索等领域。
浙公网安备 33010602011771号