主题模型--BERTopic python解析

BERTopic是一个在Python中使用的库，它是在BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型之上构建的，用于topic modeling，即无监督的情境下将文档集合中的文档分配到不同的主题。

以下是使用BERTopic的基本步骤：

1. 安装库：首先，你需要安装bertopic库。你可以使用pip进行安装：

pip install bertopic

2. 加载模型：使用BERTopic()函数加载预训练的BERT模型。

from bertopic import BERTopic
 
bertopic = BERTopic()

3. 训练模型：使用你的文档集合来训练topic model。

DF = ...  # 你的文档集合，应该是一个Pandas的DataFrame，其中包含一个名为'text'的列，用于存储文档
bertopic.fit(DF['text'])

4. 主题分配：对于新的文档，可以预测它们的主题。

new_document = "这里是新的文档内容"
predictions = bertopic.predict(new_document)

5. 获取主题：获取训练好的主题以及它们的关键词。

topics = bertopic.get_topics()

6. 保存和加载模型：可以保存训练好的BERTopic模型，以便在其他地方加载和使用。

bertopic.save("bertopic_model")
loaded_bertopic = BERTopic.load("bertopic_model")

以上就是使用BERTopic进行主题建模的基本步骤。这个库还有许多其他的高级选项和功能，你可以通过阅读官方文档来了解它们。