本源码中包括两个Python案例:1、基于潜在狄利克雷分配(LDA)模型的内容主题挖掘。2、基于多项式贝叶斯
的增量学习的文本分类。依赖库:sys、re、tarfile、os、numpy、bs4、sklearn
程序输入:article.txt、news_data.tar.gz
程序输出:打印输出18个主题及新文本的预测主题归属
程序实现功能:全角转半角、解析文件内容、从原始文件中解析出文本内容和标签数据、以列表形式返回文本中
的所有内容和对应标签、交叉检验、将训练集文本数据转换为稀疏矩阵、全角转半角/中文分词/将文本标签转换
为向量标签、解压缩文件、交叉检验和预测数据集预处理等。