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📜  Gensim-文档和LDA模型(1)

📅  最后修改于: 2023-12-03 15:30:53.472000             🧑  作者: Mango

Gensim-文档和LDA模型介绍

Gensim 是一个用于自然语言处理的Python库，它可以进行词向量训练、话题建模、相似性计算等。其中，LDA模型是gensim中的一个重要模块，通过它可以实现话题建模。

1. 安装

使用 pip 可以方便地安装 gensim：

pip install gensim
2. 使用
2.1 加载语料库

通常情况下，我们需要准备一个语料库来进行话题建模。gensim中提供了 corpora 模块，我们可以使用 corpora.TextCorpus 加载txt文件或 corpora.UciCorpus 加载uci数据格式的文件。下面我们通过加载一个txt文件来进行演示：

from gensim import corpora

corpus_file = 'corpus.txt'

class CorpusTxt(corpora.TextCorpus):
    def get_texts(self):
        with open(self.input, 'r') as f:
            for line in f:
                yield [word for word in line.strip().split() if len(word) > 1]

corpus = CorpusTxt(corpus_file)

以上代码定义了一个 CorpusTxt 类，继承自 corpora.TextCorpus，用于对语料库进行处理。get_texts 方法可以返回一个生成器，其中的yield语句用于返回每一行的分词结果。

2.2 建立词袋

接下来，我们需要将语料库转化为 gensim 中的 dictionary 和 corpus 数据结构。其中，dictionary 是通过将每个文档中的单词映射到唯一的 id 上，生成的一个词汇表。而 corpus 是词汇表中每个单词出现的次数统计结果，即词袋。

dictionary = corpora.Dictionary(corpus)
corpus_bag = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in corpus]
2.3 建立LDA模型

接下来，我们需要通过建立 LDA 模型，来进行话题建模。需要注意的是，我们需要给定话题的数量，即 num_topics 。

from gensim.models.ldamodel import LdaModel

num_topics = 10
ldamodel = LdaModel(corpus_bag, num_topics=num_topics, id2word=dictionary)

以上就完成了话题建模过程。可以通过以下代码查看每个话题的关键词：

import pprint

pprint.pprint(ldamodel.print_topics())

执行上述代码后，会输出类似以下结构的内容：

[(0,
  '0.026*"file" + 0.022*"output" + 0.017*"input" + 0.016*"python" + 0.016*"line" + '
  '0.015*"error" + 0.015*"print" + 0.013*"code" + 0.012*"name" + 0.012*"want"'),
 (1,
  '0.053*"data" + 0.035*"model" + 0.029*"learning" + 0.025*"machine" + '
  '0.023*"algorithm" + 0.017*"set" + 0.016*"linear" + 0.016*"train" + '
  '0.015*"svm" + 0.015*"feature"'),
...

每个元组的第一项是话题 id，第二项是话题的关键词和权重。

参考文献