工作流程图安排

目标

• 了解学习目标 利用LDA主题模型结合SVM分类算法，实现文本小实验
• 安装python64位 安装相关Python包，实现jieba分词

data precessing and built corpus

完成语料库的建立和字典的建立

• 将result.txt处理成.dict文件
• 将语料进一步改造成Blei’s LDA-C形式的语料库

主要使用gensim这个库

• 英文官方网站：http://radimrehurek.com/gensim/tut1.html
• 中文参照：http://blog.csdn.net/questionfish/article/details/46739207

TF_IDF, LDA

探究TF_IDA的使用

• 基于gensim.models中 TF_IDA的调用

探究LDA模型

• gensim中的LDA主题模型可以傻瓜式调用（主题的权重值可以是0）

SVM

了解svm分类算法 应用一下svm模型

• sklearn上的函数调用说明：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html