理论基础
LDA原理介绍
【百度百科】LDA （LDA文档主题生成模型）
主题模型-LDA浅析
【4种】如何确定LDA的topic个数
LDA评价
LDA主题模型评估方法–Perplexity
LDA结果的实际意义： 取一些Topic下的前几名词，然后与所在方向相结合进行分析，确定其合理性。
文本预处理
总体流程
【科学网】文本分类的数据预处理相关知识介绍
【CSDN】文本挖掘预处理的流程总结
字符串处理
相关的工具
自然语言工具
Python 自然语言处理（NLP）工具库汇总
langdetect下载（工具，判断语言）
【stackoverflow】NLTK and language detection
【Python】Python文本处理中用langid工具包来对文本进行语言检测与判别
词形还原工具对比
NLTK工具
词干提取（stemming）和词形还原（lemmatization）
词形还原工具对比
Gensim
【CSDN】Gensim官方介绍翻译
Gensim 官方Tutorial
Gensim 官方API 文档
pythonNLP-Ｇensim安装
Python自然语言处理(一)–利用NLTK自带方法完成NLP基本任务
【我爱自然语言处理】如何计算两个文档的相似度（一）
【我爱自然语言处理】如何计算两个文档的相似度（二）
【完整示例】【我爱自然语言处理】如何计算两个文档的相似度（三）
gensim使用方法以及例子（对语料，字典解释的不错）
相似性
语义相似度算法简介
向量空间模型（VSM）算法 一种简单的文本相似度算法
代码示例
pythonNLP-文本相似度计算实验汇总
基于gensim的文本主题模型(LDA)分析