15、主题建模：从数据清理到LDA应用

主题建模：从数据清理到LDA应用

1. 数据清理的重要性

数据清理和预处理的主要作用是去除数据中的噪声，使模型能够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）不应影响主题，但如果不处理，可能会意外地影响主题。同样，由于主题模型无法识别上下文，标点符号也无关紧要，因此也会被去除。即使模型可以在不清理数据的情况下找到主题，但未清理的数据可能包含数千到数百万个额外的单词和随机字符需要解析，这会显著增加计算需求。所以，数据清理是主题建模不可或缺的一部分。

2. 加载和清理Twitter数据

以下是加载和清理Twitter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Twitter数据（latimeshealth.txt）。
3. 进行快速探索性分析，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. 编写一个函数来进行语言检测、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