python做一个对话文本的主题模型分析

weixin_44810214 2019-04-02 11:25:10

有大佬能帮忙做一下吗？有偿。文本不到2M，相关资料准备好了。

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资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。前言 2.项目背景 3.分析流程 4.数据预处理 5.评论分词 6.情感分析与建立模型 7.实际应用

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，而Python是一种广泛使用的编程语言。将GPT与Python应用程序结合起来，可以实现各种有趣和实用的应用。以下是一些GPT和Python应用程序实战的示例：文本生成：使用GPT模型生成文本是其中一个常见的应用。你可以使用Python编写一个应用程序，通过调用GPT模型生成各种类型的文本，如文章、故事、诗歌等。通过提供一个初始文本或主题，应用程序可以生成连贯、富有创意的文本内容。聊天机器人：使用GPT模型实现聊天机器人是另一个有趣的应用。你可以编写一个Python程序，通过与用户进行对话，调用GPT模型生成回复。可以使用Python的聊天界面库（如Flask、Django等）搭建一个简单的用户界面，使用户可以与聊天机器人进行实时对话。智能助手：将GPT与其他Python库和API结合，构建一个智能助手应用程序。该应用程序可以回答用户的问题、提供有关特定主题的信息、执行简单的任务等。你可以使用Python编写一个后端服务，处理用户请求，并调用

购买课程后，添加小助手微信（微信号：itxy41）回复【唐宇迪】进入学习群，获取唐宇迪老师答疑课程首先概述文本分析的基本概念,整个课程围绕案例进行：新闻分类任务。案例从零开始讲解如何使用Python库进行分析与建模的工作。案例中实例演示如何从杂乱的文本数据开始进行分词预处理到后应用贝叶斯算法进行分类预测。专属会员卡更超值：http://edu.csdn.net/lecturer/1079

Paper reading list in natural language processing, including dialogue system, text summarization, topic modeling, etc.

从新闻和演讲到社交媒体上的非正式聊天，自然语言是最丰富，最未充分利用的数据来源之一。它不仅源于不断变化，而且始终在变化和适应环境; 它还包含传统数据源未传达的信息。解锁自然语言的关键是通过文本分析的创造性应用。这本实用的书介绍了数据科学家使用应用机器学习构建语言感知产品的方法。您将学习使用Python进行文本分析的强大，可重复和可扩展的技术，包括上下文和语言特征工程，矢量化，分类，主题建模，实体解析，图形分析和可视化控制。在本书的最后，您将配备实用的方法来解决任何复杂的现实问题。将文本预处理和矢量化为高维特征表示执行文档分类和主题建模通过可视化诊断引导模型选择过程提取关键短语，命名实体和图形结构以推理文本中的数据构建一个对话框架，以启用聊天机器人和语言驱动的交互使用Spark来扩展处理能力和神经网络以扩展模型复杂性 From news and speeches to informal chatter on social media, natural language is one of the richest and most underutilized sources of data. Not only does it come in a constant stream, always changing and adapting in context; it also contains information that is not conveyed by traditional data sources. The key to unlocking natural language is through the creative application of text analytics. This practical book presents a data scientist’s approach to building language-aware products with applied machine learning. You’ll learn robust, repeatable, and scalable techniques for text analysis with Python, including contextual and linguistic feature engineering, vectorization, classification, topic modeling, entity resolution, graph analysis, and visual steering. By the end of the book, you’ll be equipped with practical methods to solve any number of complex real-world problems. Preprocess and vectorize text into high-dimensional feature representations Perform document classification and topic modeling Steer the model selection process with visual diagnostics Extract key phrases, named entities, and graph structures to reason about data in text Build a dialog framework to enable chatbots and language-driven interaction Use Spark to scale processing power and neural networks to scale model complexity

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