【主题建模】基于连贯性分数（Coherence Score）的主题建模评估

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分类专栏： # 主题建模 文章标签： 自然语言处理 连贯性分数 LDA GSDMM 主题建模
于 2023-01-31 18:51:58 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/be_racle/article/details/128818582
本文探讨了主题连贯性分数（Coherence Score）作为评估主题建模的标准，通过计算LDA和GSDMM模型的Coherence Score来比较其效果。LDA模型的计算较为直接，而GSDMM适用于短文本聚类，其优点包括自动推断聚类数、快速收敛和处理高维稀疏文本的能力。

基于连贯性分数（Coherence Score）的主题建模评估

1.主题连贯性分数

主题连贯性分数（Coherence Score）是一种客观的衡量标准，它基于语言学的分布假设：具有相似含义的词往往出现在相似的上下文中。 如果所有或大部分单词都密切相关，则主题被认为是连贯的。

推荐阅读：Full-Text or Abstract ? Examining Topic Coherence Scores Using Latent Dirichlet Allocation

2.计算 LDA 模型的 Coherence Score

2.1 导入包

import pandas as pd
import numpy as np
from gensim
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