python的lda模型

Python的LDA模型（Latent Dirichlet Allocation）是一种无监督学习的主题建模算法，可用于从文本数据中识别隐藏的话题。该算法在应用程序中的多个领域中得到了广泛的应用，例如文本挖掘、情感分析、内容推荐和广告定位等。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')import gensimfrom gensim import modelsfrom gensim.utils import simple_preprocessfrom gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDSfrom nltk.stem import WordNetLemmatizer, SnowballStemmerfrom nltk.stem.porter import *np.random.seed(2021)df = pd.read_csv('news.csv')stemmer = SnowballStemmer('english')def lemmatize_stemming(text):return stemmer.stem(WordNetLemmatizer().lemmatize(text, pos='v'))def preprocess(text):result = []for token in simple_preprocess(text):if token not in STOPWORDS and len(token) >
3:result.append(lemmatize_stemming(token))return resultprocessed_docs = df['text'].map(preprocess)dictionary = gensim.corpora.Dictionary(processed_docs)dictionary.filter_extremes(no_below=5, no_above=0.5, keep_n=100000)bow_corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in processed_docs]lda_model = models.ldamodel.LdaModel(bow_corpus, num_topics=10, id2word=dictionary, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True)for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):print('Topic: {
}
 \nWords: {
}
    '.format(idx, topic))

以上代码展示了如何使用Python中的Gensim库实现LDA模型。

在本示例中，我们从输入的新闻文本数据中去除了停用词、进行了分词、词干化和词形还原等文本预处理步骤。然后我们创建了词典，过滤了低频词和高频词。使用LDA模型进行训练，并得到了输出的主题词。

该LDA模型的输出结果可帮助我们更好地理解文本数据中的主题。通过处理新闻数据，我们可以发现这些新闻涉及到的主题包括政治、经济、金融、科技等领域。

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