基于 LDA 的新闻主题分析
隐含狄利克雷分配 (LDA) 是一种强大的机器学习技术，可用于识别大量文档集合中的潜在主题。在新闻分析领域，LDA 可用于识别新闻报道中的主要主题，揭示新闻报道的趋势和模式，并深入了解公众舆论。
LDA 模型假设每篇文档都是由多个主题组成的混合体，而每个主题又由一组特定的词语来定义。通过分析文档中词语的共现模式，LDA 可以推断出每个主题的词语分布，并确定每个文档属于哪个主题。
新闻主题分析 LDA 的应用可以帮助新闻机构、研究人员和公众更好地理解新闻报道的内容和趋势，从而做出更明智的决策。
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