30、文本主题建模：LSI与LDA模型实现

文本主题建模：LSI与LDA模型实现

在自然语言处理领域，主题建模是一项重要的任务，它能够帮助我们从大量文本数据中提取出潜在的主题信息。本文将详细介绍如何从零开始实现LSI（Latent Semantic Indexing）主题模型，以及使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）和MALLET构建主题模型，并对模型进行评估。

1. 从零实现LSI主题模型

LSI模型的核心在于奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）。以下是实现LSI主题模型的具体步骤：

1.1 获取源矩阵

SVD的第一步是获取源矩阵，通常是词 - 文档矩阵。我们可以使用Gensim将稀疏的词袋表示转换为密集矩阵：

td_matrix = gensim.matutils.corpus2dense(corpus=bow_corpus,  
                                         num_terms=len(dictionary))
print(td_matrix.shape)
td_matrix

1.2 验证词汇表

为确保数据的正确性，我们可以使用以下代码验证词汇表：

vocabulary = np.array(list(dictionary.values()))
print('Total vocabulary size:', len(vocabulary))
voc