1、问题一

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LDA求出主题-词 概率phi之后。可以知道每个主题下每个词的概率，之后怎么确定每篇文档的主题分布呢？

 在 gibbs抽样稳定之后，统计每篇文档topic出现的频率就可以算出来。

2、问题二

每个主题下的词有可能是相同的，只是概率不同而已。统计时这个应该算在哪个主题下？

3、问题三

训练集--维基百科数据集是 自己用爬虫爬，还是直接下载。

4、问题四

LDA模型构建完后，可以估计每篇文档的主题。但是之后要怎么知道当前舆论的热点呢？

5、问题五

Elasticsearch 是用来存取新闻和微博模块的数据，这样我可以设置一个表，表中的每一项（url-主题-发布时间-爬取时间-作者-摘要）这样搜索的时候就可以搜索出关于某个主题的所有url。

6、问题六

关于LDA的训练集的问题。这个训练集是自己爬取，然后分词得到的。

7、问题七

怎么将舆情信息展示出来。（按爬取文档的主题出现的概率排序）可以用图表表示出所有主题出现的的概率。柱状图。

解决完这七个问题，整个系统基本成型

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标题名称：lda舆情监测遇到的问题-创新互联
标题链接：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/djijdp.html