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python - 使用 gensim 了解 LDA 实现

coder 2023-05-24 原文

我试图了解 Python 中的 gensim 包如何实现潜在狄利克雷分配。我正在执行以下操作:

定义数据集

documents = ["Apple is releasing a new product", 
             "Amazon sells many things",
             "Microsoft announces Nokia acquisition"]             

删除停用词后,我创建了字典和语料库:

texts = [[word for word in document.lower().split() if word not in stoplist] for document in documents]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

然后我定义 LDA 模型。

lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=5, update_every=1, chunksize=10000, passes=1)

然后我打印主题:

>>> lda.print_topics(5)
['0.181*things + 0.181*amazon + 0.181*many + 0.181*sells + 0.031*nokia + 0.031*microsoft + 0.031*apple + 0.031*announces + 0.031*acquisition + 0.031*product', '0.077*nokia + 0.077*announces + 0.077*acquisition + 0.077*apple + 0.077*many + 0.077*amazon + 0.077*sells + 0.077*microsoft + 0.077*things + 0.077*new', '0.181*microsoft + 0.181*announces + 0.181*acquisition + 0.181*nokia + 0.031*many + 0.031*sells + 0.031*amazon + 0.031*apple + 0.031*new + 0.031*is', '0.077*acquisition + 0.077*announces + 0.077*sells + 0.077*amazon + 0.077*many + 0.077*nokia + 0.077*microsoft + 0.077*releasing + 0.077*apple + 0.077*new', '0.158*releasing + 0.158*is + 0.158*product + 0.158*new + 0.157*apple + 0.027*sells + 0.027*nokia + 0.027*announces + 0.027*acquisition + 0.027*microsoft']
2013-12-03 13:26:21,878 : INFO : topic #0: 0.181*things + 0.181*amazon + 0.181*many + 0.181*sells + 0.031*nokia + 0.031*microsoft + 0.031*apple + 0.031*announces + 0.031*acquisition + 0.031*product
2013-12-03 13:26:21,880 : INFO : topic #1: 0.077*nokia + 0.077*announces + 0.077*acquisition + 0.077*apple + 0.077*many + 0.077*amazon + 0.077*sells + 0.077*microsoft + 0.077*things + 0.077*new
2013-12-03 13:26:21,880 : INFO : topic #2: 0.181*microsoft + 0.181*announces + 0.181*acquisition + 0.181*nokia + 0.031*many + 0.031*sells + 0.031*amazon + 0.031*apple + 0.031*new + 0.031*is
2013-12-03 13:26:21,881 : INFO : topic #3: 0.077*acquisition + 0.077*announces + 0.077*sells + 0.077*amazon + 0.077*many + 0.077*nokia + 0.077*microsoft + 0.077*releasing + 0.077*apple + 0.077*new
2013-12-03 13:26:21,881 : INFO : topic #4: 0.158*releasing + 0.158*is + 0.158*product + 0.158*new + 0.157*apple + 0.027*sells + 0.027*nokia + 0.027*announces + 0.027*acquisition + 0.027*microsoft
>>> 

我无法从这个结果中理解很多。它是否提供了每个单词出现的概率?另外,主题#1,主题#2等是什么意思?我期待的东西或多或少像最重要的关键字。

我已经查看了gensim tutorial但这并没有太大帮助。

谢谢。

最佳答案

您正在寻找的答案在 gensim tutorial 中. lda.printTopics(k)k 随机选择的主题打印贡献最大的单词。可以假设这是(部分)每个给定主题上的单词分布,这意味着这些单词出现在左侧主题中的概率。

通常,人们会在大型语料库上运行 LDA。在非常小的样本上运行 LDA 不会得到最好的结果。

关于python - 使用 gensim 了解 LDA 实现,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20349958/

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