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比斯图毕业项目 Src Preprocessing.py：rawData => data.csv train.py：加载data.csv tarin双项主题模型并将其存储为* .npy 预报.py：testSentence => P（topic | testSentence） fermat.py： 1.P（topic | trainSentences）=>构建hnsw索引2.P（topic | testSentence）=> topK类似trainSentence main.py：所有步骤 文件夹 双项 该模型在短文本分类中是准确的。 它为整个语料库中的单词共现模式进行了显式建模，以解决文档级单词共现稀疏的问题。 （用python实现） hnswlib 快速近似最近邻居搜索（python出价） 竞标信息 原始出价数据 保存 将P（z | d），wz，theta存储为.npy将