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    数据集中的Usenet公告板包括新汽车,体育和密码学等主题。最近我们被客户要求撰写关于主题建模的研究报告,包括一些图形和统计输出。我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。

    相关视频:文本挖掘:主题模型(LDA)及R语言实现分析游记数据

    文本挖掘:主题模型(LDA)及R语言实现分析游记数据

    时长12:59


    预处理

    我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息,这些消息组织在子文件夹中,每个消息都有一个文件。

    raw_text
    1. ## # A tibble: 511,655 x 3
    2. ## newsgroup id text
    3. ## <chr> <chr> <chr>
    4. ## 1 alt.atheism 49960 From: mathew <mathew@mantis.co.uk>
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/128066816
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