무회blog

point k_cnt = 5 # 토픽의 개수 , 행 , 1 ~ 32767 사이의 정수 top_n_cnt = 7 # 토픽의 갯수 , 열 min_cf_cnt = 10 # 단어 최소 출현 빈도 , 0 일시 모든 단어를 동일하게 봄 alpha_cnt = 0.1 # 문헌‐토픽 빈도 eta_cnt = 0.01 # 토픽‐단어 빈도 tran_cnt = 500 # 자동학습 빈도 model = tp.LDAModel(k=k_cnt, alpha=alpha_cnt,eta = eta_cnt) model_PMI = tp.LDAModel(k=k_cnt, alpha=alpha_cnt,eta = eta_cnt, min_cf=min_cf_cnt,tw=tp.TermWeight.PMI) model_IDF = tp.LDAModel(k=k_cn..