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选择正确的一个：评估商业智能的主题模型
Python教程评估客户电子邮件分类中的顶级BigRAM主题模型的帖子选择正确的帖子：评估商业智能的主题模型首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学在企业中用于对与品牌相关的文本数据集进行分类（例如产品和网站评论，调查和社交媒体评论），并跟踪客户满意度指标如何随时间变化。
有很多最近的主题模型可以选择：Maarten Grootendorst（2022）的广泛使用的卖光，最近在去年的Neurips上提出的，（Xiaobao Wu等人，2024年，2024年），Blei和Lafferty（2006）的动态模型，或新鲜的半元素播种机，或新鲜的半元素。 Al。，2025）。
bertopic Maarten Grootendorst（2022） 快速popic 神经 Xiaobao Wu等，2024） 动态主题模型 Blei和Lafferty（2006 种子泊松分解 Prostmaier等，2025对于业务用例，在客户文本上培训主题模型，我们通常会得到结果不完全相同甚至相互冲突的结果。在业务中，瑕疵花费了金钱，因此工程师应将提供最佳解决方案的模型进行生产，并最有效地解决问题。与新主题模型出现在市场上的相同速度，使用新指标评估其质量的方法也会发展。
本实用的教程将重点关注BigRAM主题模型，该模型提供了更多相关信息，并确定了比单词模型（“交付”与“交付”相对于“交付”，“胃”与“敏感的胃”等）确定商业决策更好的关键品质和问题。一方面，Bigram模型更详细。另一方面，许多评估指标最初不是为其评估而设计的。为了在此领域提供更多背景，我们将详细探讨：
， （“交付”与“交货不良”，“胃”与“敏感胃”，- 如何评估Bigram主题模型节目的质量以准备Python的电子邮件分类管道。