初试主题模型LDA-基于python的gensim包
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了初试主题模型LDA-基于python的gensim包相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
http://blog.csdn.net/a_step_further/article/details/51176959
LDA是文本挖掘中常用的主题模型,用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词,具体算法原理可参阅KM上相关文章。笔者因业务需求,需对腾讯微博上若干账号的消息进行主题提取,故而尝试了一下该算法,基于python的gensim包实现一个简单的分析。
准备工作
- 安装python的中文分词模块, jieba
- 安装python的文本主题建模的模块, gensim (官网 https://radimrehurek.com/gensim/)。 这个模块安装时依赖了一大堆其它包,需要耐心地一个一个安装。
- 到网络上下载中文停用词表
上代码
- #!/usr/bin/python
- #coding:utf-8
- import sys
- reload(sys)
- sys.setdefaultencoding("utf8")
- import jieba
- from gensim import corpora, models
- def get_stop_words_set(file_name):
- with open(file_name,‘r‘) as file:
- return set([line.strip() for line in file])
- def get_words_list(file_name,stop_word_file):
- stop_words_set = get_stop_words_set(stop_word_file)
- print "共计导入 %d 个停用词" % len(stop_words_set)
- word_list = []
- with open(file_name,‘r‘) as file:
- for line in file:
- tmp_list = list(jieba.cut(line.strip(),cut_all=False))
- word_list.append([term for term in tmp_list if str(term) not in stop_words_set]) #注意这里term是unicode类型,如果不转成str,判断会为假
- return word_list
- if __name__ == ‘__main__‘:
- if len(sys.argv) < 3:
- print "Usage: %s <raw_msg_file> <stop_word_file>" % sys.argv[0]
- sys.exit(1)
- raw_msg_file = sys.argv[1]
- stop_word_file = sys.argv[2]
- word_list = get_words_list(raw_msg_file,stop_word_file) #列表,其中每个元素也是一个列表,即每行文字分词后形成的词语列表
- word_dict = corpora.Dictionary(word_list) #生成文档的词典,每个词与一个整型索引值对应
- corpus_list = [word_dict.doc2bow(text) for text in word_list] #词频统计,转化成空间向量格式
- lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus_list,id2word=word_dict,num_topics=10,alpha=‘auto‘)
- output_file = ‘./lda_output.txt‘
- with open(output_file,‘w‘) as f:
- for pattern in lda.show_topics():
- print >> f, "%s" % str(pattern)
另外还有一些学习资料:https://yq.aliyun.com/articles/26029 [python] LDA处理文档主题分布代码入门笔记
以上是关于初试主题模型LDA-基于python的gensim包的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
使用 Gensim 获得 LDA 模型的最佳主题数量的最佳方法是啥?