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基于BERTopic模型的中文文本主题聚类及可视化

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BERTopic简介

BERTopic论文地址:BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure

BERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间,并自动识别潜在的主题。

它背后的核心思想是通过BERT模型来捕获文档的语义信息,并然后使用主题建模技术来对这些语义信息进行聚类,从而得出主题。

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