【主题建模】一个实例详解 LDA 算法

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分类专栏： # 主题建模 文章标签： 自然语言处理 主题建模 LDA
于 2023-01-28 00:31:00 首次发布
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本文详细介绍了主题建模中的LDA算法，包括数据准备、预处理、使用Gensim库进行建模和预测。通过LDA对文本进行向量化表示，构建文档-词语矩阵，并初始化LDA模型进行聚类。代码已上传至GitHub。

一个实例详解 LDA 算法

主题建模是一种常见的自然语言处理任务。隐含的狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）是其中一种实现算法，其核心思想如下图所示。
在这里插入图片描述
主题建模的方法也比较多，除了本文提到的 LDA，还有 LSA、pLSA、NMF、BERTopic、Top2Vec 等。后续我会针对这几种主题建模方法出一篇博客，进行一个详细的对比。

本文代码已上传至 我的GitHub，需要可自行下载。

1.数据准备

import warnings
warnings.filterwarnings('ig
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LDA算法实例源代码
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