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 写综述不知道该如何分类论文更好，于是编了一个LDA模型来帮我分类(*^_^*)
 python版本为3.7.9，使用了gensim中的LDA模型，分词工具以及词性还原工具都来自于nltk，可视化结果用了包pyLDAvis
 LDA主题模型可以用于推测文档的主题分布。根据文档集中的每一篇文档的字词，以概率分布的形式给出主题并进行主题聚类或文本分类。
-具体数学原理太麻烦了建议百度“LDA主题模型原理”。
+具体数学原理太长了建议百度“LDA主题模型原理”。
 
-我输入的文本集为43篇论文中每一篇的摘要部分，停止词表是这个基础上修改的 https://blog.csdn.net/shijiebei2009/article/details/39696523/
+其中nltk需要下载nltk_data包并放到对应目录下。具体目录不同机器显示不同。加载nltk报错时会显示
+               
+下载nltk_data的地址为https://gitcode.net/mirrors/nltk/nltk_data?utm_source=csdn_github_accelerator