• Buradasın

    LDA topic modeling nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Latent Dirichlet Allocation (LDA) ile konu modelleme üç adımda gerçekleştirilir 1:
    1. Veri Seçimi ve Ön İşleme: Metin verilerinin analizi için hazırlanması gereklidir 13. Bu adımda:
      • Gerekli kütüphaneler (NLTK veya Gensim gibi) yüklenir 13.
      • Veriler temizlenir, gürültü ve alakasız bilgiler kaldırılır 1.
      • Metin tokenize edilir, yani bireysel kelimelere ayrılır 13.
    2. LDA Modelinin Eğitimi: DTM (Document-Term Matrix) kullanılarak model eğitilir 1. Bu aşamada, kelimeler konulara ve konular belgelere atanır 2.
    3. Sonuçların Analizi: Modelin sonuçları üç şekilde analiz edilir 1:
      • Konuların ve Kelime Dağılımlarının Çıkarılması: En olası terimler ve konuları temsil eden temalar belirlenir 1.
      • Konuların Belgeye Atanması: Belgelerin, içinde geçen konu ile ilgili kelimelerin dağılımına göre konulara atanması 1.
      • Konu Dağılımlarının Görselleştirilmesi: Isı haritaları, çubuk grafikler, etkileşimli panolar ve diğer görselleştirme teknikleri kullanılır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Topic belirleme nedir?

    Topic belirleme, bir tez, araştırma önerisi veya makale için konunun seçilmesi sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. İlgi alanının belirlenmesi: Öğrencinin merak ettiği ve çalışmak istediği bir alanın seçilmesi. 2. Bilgilerin tespiti ve bakış açısının yansıtılması: Daha önce yazılmış tezlerin incelenmesi ve alanda bir boşluk aranması. 3. Danışmandan fikir alınması: Belirlenen konular üzerinde danışmanın görüşünün alınması. Topic belirleme, araştırmanın temelini oluşturduğu için dikkatli ve özenli bir şekilde yapılmalıdır.

    Topic ne demek?

    Topic kelimesi İngilizce'de "konu", "mevzu" anlamına gelir.