我已经读过,最常用的主题建模技术(从文本中提取可能的主题)是Latent Dirichlet分配(LDA).
但是,我感兴趣的是,尝试使用Word2Vec进行主题建模是一个好主意,因为它会在向量空间中聚集单词.因此,不能将集群视为主题吗?
你认为为了一些研究而采用这种方法是否有意义?最后我感兴趣的是根据主题从文本中提取关键字.
nlp topic-modeling word2vec
nlp ×1
topic-modeling ×1
word2vec ×1