主題提取 解決方案

2021-08-13 13:02:09 字數 474 閱讀 8049

用python網路爬蟲和nlp工具構建資料集

爬取過程:

1.呼叫api查詢文章的元資料,包括每篇文章的url

2.每個url傳送get請求,找到html的正文文字,提取出來。

3.清理文章文字,去除停用詞和標點

使用scikit-learn的it-idf vectorizer模組

非負矩陣分解(non-negative matrix factorization,或者叫nmf),是乙個線性代數優化演算法。它最具魔力的地方在於不用任何闡釋含義的先驗知識,它就能提取出關於主題的有意義的資訊。數學上它的目標是將乙個nxm的輸入矩陣分解成兩個矩陣,稱為w和h,w是nxt的文件-主題矩陣,h是txm的主題-詞語矩陣。你可以發現w和h的點積與輸入矩陣形狀一樣。實際上,模型試圖構建w和h,使得他們的點積是輸入矩陣的乙個近似。這個演算法的另乙個優點在於,使用者可以自主選擇變數t的值,代表生成主題的數量。

用scikit-learn的nmf模組實現

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