《表1 主题建模结果 (部分)》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
为了得到对文本描述更加准确的词汇，进一步消除噪声，在得到主题模型建模结果后，选择每个主题中贡献度大于0.009的词汇，获得最终的降维后的文本词表，部分结果如表1所示。
| 图表编号 | XD0069178900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.05.25 |
| 作者 | 任金玥 |
| 绘制单位 | 华东师范大学经济与管理学部 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 主题发现结果（部分）》2020.09.25
- 《表4 主题统计结果（部分）》2020.10.01
- 《表2 里约2016奥运LDA主题建模》2020.09.25
- 《表1 区域政务微博主题建模结果》2020.12.01
- 《表3 混合主题情感分析部分分析结果》2020.04.25
- 《表4 部分主题的模型预测结果》2020.08.01
- 《表3《汉语主题词表》服务系统自动标引工具部分结果示例》
- 《表4 LDA建模结果中部分主题的前5类POI》2020.06.25
- 《表4 LSI处理后的部分主题词排序结果表》2020.04.01
- 《表1 文本相关性分析：基于主题建模的文本相关分析与情感研究》2019.09.15
- 《表4 主题词关联分析：基于情感分类和主题建模的患者体验分析》2019.08.20
- 《表5 主题分析结果：基于情感分类和主题建模的患者体验分析》2019.08.20
- 《表2 实验结果：基于情感分类和主题建模的患者体验分析》2019.08.20
- 《表3 负向患者体验主题建模》2019.08.20
- 《表6 K=15时基于OC值的主题优选抽取结果 (部分)》2019.06.15
- 《表1 教育部部分教育形式主题词搜索结果数量比较》2019.07.15
- 《表4 主题数对建模时间以及异常行为检测性能的影响》2018.02.05
- 《表8 样本中文档数最多的“机械、设备、仪表”行业LDA建模结果 (前10个主题的前20个词语)》2018.06.03
- 《表2 主题建模部分结果对比》2019.11.25
- 《表1 Q-LDA主题模型部分建模结果》2019.11.25