python文本提取生成LDA模型的例子关键词聚类和lda文本
python文本提取生成LDA模型的例子使用TfidfVectorizer将文本转化为向量基于词频逆文本词频方法来进行向量化如果一个词可以很好地将不同的文档区分开来算法就会给它分配更高的权重如果某个词在所有的文档中出现的频率都很高则说明这个词区分文档的作用不大算法会给它分配一个较低的权重from sklearn.feature extraction.text import TfidfVectorizer tfidf TfidfVectorizer创建一个实例vect tf tfidf.fit transform df content print len vect tf.toarray0
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作者用简练的语言解释了复杂的概念，使得读者能够轻松地掌握相关技术。
内容详实，可以帮助读者更好地理解关键词聚类和LDA模型在文本挖掘中的应用。
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示例中提供的代码和数据清晰明了，读者可以直接使用或参考进行实践。