Python语义关键词异构图谱TF-IDF、GCN-GAE图卷积自编码器、PCA、t-SNE及KL散度分析中国发明专利数据
在数字经济成为国家发展核心动力的背景下,关键数字技术的创新突破是实现科技自立自强、打破技术封锁的关键。国家“十四五”规划与2024年中央经济工作会议均明确提出,要依靠颠覆性技术催生新质生产力,而数字技术作为创新主战场,其专利分析方法的升级迫在眉睫。
在数字经济成为国家发展核心动力的背景下,关键数字技术的创新突破是实现科技自立自强、打破技术封锁的关键。国家“十四五”规划与2024年中央经济工作会议均明确提出,要依靠颠覆性技术催生新质生产力,而数字技术作为创新主战场,其专利分析方法的升级迫在眉睫。
在这篇文章中,我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色,从原始数据开始,准备,建模,可视化论文。
维度降低有两个主要用例:数据探索和机器学习。
我们将首先介绍主题建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个新闻组和推文。