使用Python实现Latent Dirichlet Allocation主题模型

使用Python实现Latent Dirichlet Allocation主题模型

Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是文本分析领域中常用的主题模型，它可以将文本语料库中的词汇分配到不同的主题集合中，并且使得每个主题集合中的单词都有一定的概率被选择。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现LDA模型。

首先，需要安装gensim和pyLDAvis包，gensim是一个非常流行的Python库，提供了各种工具，从传统的文本处理方式到现代的语言建模等等。pyLDAvis是一个Python库，它可以帮助我们可视化主题模型，这对于快速理解模型效果非常有用。

接下来，让我们加载一份数据集并将其转换为令牌化文档列表，这里我们使用20newsgroups数据集：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from gensim.utils import si