15、主题建模与潜在狄利克雷分配算法详解

主题建模与潜在狄利克雷分配算法详解

1. 数据清洗的重要性与操作步骤

数据清洗和预处理工作在主题建模中起着至关重要的作用，它能够去除数据中的噪声，使模型聚焦于真正能产生洞察的数据元素。例如，与任何主题无关的单词（停用词）如果不被去除，可能会意外地影响主题。同时，由于主题模型无法识别上下文，标点符号也会被移除。此外，未清洗的数据可能包含大量额外的单词和随机字符，这会显著增加计算需求。

下面是加载和清洗推特数据的具体步骤：
1. 导入必要的库。
2. 从 https://github.com/TrainingByPackt/Applied-Unsupervised-Learning-with-Python/tree/master/Lesson07/Activity15-Activity17 加载洛杉矶时报健康推特数据（latimeshealth.txt）。
3. 进行快速的探索性分析，以确定数据的大小和结构。
4. 提取推文文本并将其转换为列表对象。
5. 编写一个函数，用于执行语言检测、按空格进行分词，并将屏幕名称和URL分别替换为SCREENNAME和URL。该函数还应去除标点符号、数字以及SCREENNAME和URL替换项。将所有内容转换为小写（除了SCREENNAME和URL），去除所有停用词，进行词形还原，并保留长度为五个或更多字母的单词。
6. 将步骤5中定义的函数