工具介绍与任务方法

BERTopic

BERTopic 使用 Transformer 表征与 c-TF-IDF 对文档聚类并生成主题描述,可返回主题、概率、代表词以及文档所属主题等信息,用于检查文本集合中的主题分布。

BERTopic 能做什么

BERTopic 使用 Transformer 表征与 c-TF-IDF 对文档聚类并生成主题描述,可返回主题、概率、代表词以及文档所属主题等信息,用于检查文本集合中的主题分布。

  • 数据查询与可视化分析
从一个小任务开始

如何使用 BERTopic

从文档集合提取主题并检查离群文本

准备输入

  • 待分析的文本文档集合。

操作步骤

  1. 安装 bertopic,在 Python 中创建 BERTopic 对象并对文档调用 fit_transform。
  2. 使用 get_topic_info 查看主题和数量,使用 get_topic 查看代表词。
  3. 通过 get_document_info 对照每篇文档的主题与概率,单独检查被标记为 -1 的离群文档。

预期交付物

  • 文档主题分配、概率、主题统计和代表词。

官方将 -1 主题用于离群文档;人工应结合原文判断主题解释是否合理,不把概率或关键词直接当成经过标注验证的语义标签。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 BERTopic 官方说明 ↗

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