topic modeling toolkit 다운로드 - topic modeling toolkit 소스 코드 다운로드

topic modeling toolkit

AI 소스 코드

v0.5.6

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주제 모델링 툴킷 - 파이썬 라이브러리

이 라이브러리는 사용하기 쉬운 CLI를 제공하여 주제 모델링 연구 관련 활동을 자동화하는 것을 목표로합니다.

CLI는 다음과 관련된 작업에 대한 명령을 제공합니다.

데이터 전처리 및 데이터 세트 컴퓨팅
모델 교육 (매개 변수 그리드 검색 포함), 평가 및 비교
그래프 빌딩
p (c | t) 분포 사이의 kl-divergence 계산
데이터 세트/모델/KL-Distances보고

이 프로젝트의 소스 코드는 Konstantinos Lampridis의 "정치 스펙트럼 인식 주제 모델"논문 프로젝트에서 참신 모델을 개발하는 데 사용되었습니다.

논문에서보고 된 실험 결과를 재현하려는 경우 코드를 사용해야합니다.

이 논문은 암스테르담 대학교 인공 지능 MSC 프로그램의 일부였습니다.

여기에서 전체 논문을 다운로드하여 읽을 수 있습니다.

테스트
패키지

개요

이 라이브러리는 BigArtm (Artm Python Interface) 라이브러리 주변에서 더 높은 레벨 API 역할을하며 명령 줄을 통해 복잡하게 노출됩니다.

도서관의 주요 기능 :

유연한 전처리 파이프 라인
진화 알고리즘으로 분류 체계의 최적화
병렬/멀티 코어 실행에 대한 빠른 모델 추론
모델의 지속 및 실험 결과
심상

설치

주제 모델링 툴킷은 BigArtm C ++ 라이브러리에 따라 다릅니다. 따라서 먼저 먼저 빌드하고 설치해야합니다

여기에 지침을 따르거나 사용하여

'build_artm.sh'스크립트가 제공되었습니다. 예를 들어, Python3의 경우 다음을 사용할 수 있습니다

 $ git 클론 https://github.com/boromir674/topic-modeling-toolkit.git
$ chmod +x topic-modeling-toolkit/build_artm.sh
$ # /usr /local에 bigartm 라이브러리를 빌드 및 설치하고 Python3 휠 생성
$ topic-modeling-toolkit/build_artm.sh
$ ls bigartm/build/python/bigartm*.whl

이제 'bigartm'실행 파일이 있어야하며 'bigartm/build/python/'에서 내장 된 파이썬 휠을 찾을 수 있습니다.

예를 들어 명령과 같은 환경에 휠을 설치해야합니다.

 Python -m Pip Bigartm/Build/Python/Path-Python-Wheel을 설치합니다

다음 명령으로 패키지를 설치할 수 있습니다

패키지가 PYPI에서 호스팅되면 설치해야합니다.

 $ CD 주제-모델링-툴 키트
$ pip 설치.

위의 실패가 실패한 경우 의존성 수동 설치를 포함하여 다시 시도하십시오.

 $ CD 주제-모델링-툴 키트
$ pip install -r 요구 사항 .txt
$ pip 설치.

용법

샘플 예는 다음과 같습니다.

 $ current_dir = $ (echo $ pwd)
$ export collections_dir = $ current_dir/datasets-dir
$ mkdir $ collections_dir

$ transform post pipeline.cfg my-dataset
$ train my-dataset train.cfg plsa-model-save
$ make-graphs- 모들 라벨 "plsa-model"-allmetrics-no-legend
$ xdg-open $ collections_dir/plsa-model/그래프/plsa*prpl*