高级LDA主题模型
对文本做 LDA（潜在狄利克雷分配，一种概率主题模型）主题建模。每个文件各自切成片段、单独训练一套主题，输出每个主题的高权重词与一句话主题标签、每个片段的主题分布与主导主题、各主题的规模占比与代表性原文片段，以及主题一致性和困惑度。
主题数可以自己指定，也可以交给程序在 3–12 之间自动选定；词语之间的关系可按词频共现、语义相近或上下文关联三种方式建立。上传多个文件时，会把各文件的主题相互对照，指出彼此相近的主题和各自独有的主题。
请直接上传未清洗的原始文本
本工具自带分词、停用词和功能词过滤，不需要先做文本清洗。
所有文件合计不足 300 个字符时，任务会直接失败。
任务完成后可在报告页对这批材料追问，回答只依据这次任务的原文和分析汇总并附出处；每个任务前 3 次免费，之后每次 1 算力。
加载文件上传组件中...
选择使用场景可自动填入推荐参数，也可手动调整
自动
已开启自动主题数：系统会在 3-12 范围内自动寻找最佳主题数。
每 10,000 个字符 5 点
高级LDA主题模型常见问题
- 高级LDA主题模型适合处理什么材料？
- 中文文本材料，例如新闻报道、政策文件、访谈记录、评论和文学作品，上传文本文件后即可分析。
- 高级LDA主题模型会得到什么结果？
- 对每个文件分别做 LDA 主题建模，输出主题词、主题标签和每段文本的主题归属。
- 主题数怎么定？
- 可以自己指定，也可以交给程序在 3 到 12 之间自动选定，报告同时给出主题一致性和困惑度供核对。
- 高级 LDA 和经典 LDA 有什么区别？
- 高级 LDA 每个文件各自训练一套主题并相互对照，还会给每个主题起一句话标签；经典 LDA 把所有文件合并成同一批文档训练一套跨文件通用的主题，参数全部由你指定、不自动调参。
- LDA 和 BERTopic 选哪个？
- LDA 按词的共现概率归纳主题，结果是主题词和概率分布；BERTopic 按语义把相近片段聚在一起，能给出主题名、主题层级和随时间的消长，还能合并拆分主题重出一版。
- 高级LDA主题模型怎么用？
- 上传材料、确认设置、点提交，任务完成后在工作台打开报告。不用安装软件，也不用写代码。详细步骤见教程《LDA 主题模型完整教程：从生成过程与狄利克雷先验，到自动定主题数和三种向量化方式》。
- 高级LDA主题模型怎么计费？
- 按文字量计费，每满 10000 字 5 点，不足 10000 字按 5 点算。提交前页面会显示本次消耗。
- 结果可以写进论文吗？
- 可以。报告里的数字和图表附有统计口径与原文出处，末尾有方法说明，涉及统计模型的报告还列出参考文献，可以作为论文附件或方法依据。
在论文里引用高级LDA主题模型： 查看引用格式