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如何在python-gensim中使用Latent Dirichlet Allocation(LDA)抽象bigram主题而不是unigrams?

LDA原始输出

  • 单克

    • topic1 -scuba,水,蒸气,潜水

    • topic2-diioxide,植物,绿色,碳

要求的输出

  • 双键主题

    • topic1-潜水,水汽

    • topic2-绿色植物,二氧化碳

任何的想法?

nlp text-mining lda gensim

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