13、文本主题建模与分类案例研究

文本主题建模与分类案例研究

1. 引言

在处理文本数据时，除了对文档进行词汇聚类，我们还希望能够识别语料库中自然的主题结构。本文将应用潜在语义分析（LSA）和潜在狄利克雷分配（LDA）算法进行主题建模，并尝试构建分类器来识别这些主题。

2. 主题建模

2.1 LSA 主题建模

LSA 是一种常用的主题建模技术，它通过奇异值分解（SVD）将文档-词矩阵映射到低维空间。以下是使用 Python 实现 LSA 主题建模的代码：

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

components = 60
palette = np.array(sns.color_palette("hls", 120))

lsa = TruncatedSVD(n_components=components)
lsa.fit(dtm)
lsa_dtm = lsa.transform(dtm)

plt.scatter(lsa_dtm[:, 0], lsa_dtm[:, 1], c=palette[data_target.argmax(axis=1).astype(int)])

explained_variance = lsa.explained_variance_ratio_.sum()
print("Explained variance of the SVD step: {}%".format(int