preprocesamientov1.0
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Actualizado muestreogibbs.pdf y agregado pequeña
documentación sobre integración LDA-c y vsm
para la visualización de los resultados del primero
en la interfaz web.
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Propiedad mode establecida a
100644
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File size:
730 octetos
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| Línea | |
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| 1 | Integración LDA-c y VSM: |
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| 2 | ======================== |
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| 3 | |
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| 4 | Generar un corpus de entrada para LDA-c (corpus.dat) |
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| 5 | a partir de los archivos contenidos en un directorio, |
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| 6 | cada archivo un texto del corpus: |
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| 7 | python corpusScript.py path_corpus path_salida |
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| 8 | |
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| 9 | Algunos adelantos para visualizar en la interfaz |
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| 10 | gráfica los resultados de LDA-c están contenidos |
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| 11 | en el script: ldac2vsm.py |
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| 12 | |
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| 13 | |
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| 14 | Correr LDA-c: |
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| 15 | ------------- |
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| 16 | lda est [initial alpha] [k] [settings] [data] [random/seeded/*] [directory] |
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| 17 | |
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| 18 | Ejemplo: |
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| 19 | -------- |
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| 20 | ./lda est 0.1 20 settings.txt corpus.dat random output/ |
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| 21 | |
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| 22 | Visualizar salida de LDA-c: |
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| 23 | --------------------------- |
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| 24 | python topics.py <beta-file> <vocab-file> <num words> |
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| 25 | |
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| 26 | Ejemplo: |
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| 27 | -------- |
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| 28 | python topics.py output/final.beta vocab.txt 12 |
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| 29 | |
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Nota: Vea
TracBrowser
para ayuda de uso del navegador del repositorio.
