主题建模是一种用于发现文本集合中隐藏主题的机器学习技术。在本篇文章中,我们将使用Python编写代码来实现一个简单的主题建模算法。本篇文章旨在通过代码演示帮助读者理解主题建模的基本概念。
我们将使用gensim包来实现主题建模。这个包提供了一些方便的工具来处理文本数据和建立主题模型。
首先,我们需要导入必要的包:
import gensim
from gensim import corpora
from gensim.models.ldamodel import LdaModel
from gensim.models import CoherenceModel
接下来,我们需要准备一些文本数据。在这里,我们将使用一个包含10篇新闻文章的文本集合。每篇文章都被存储为一个文本文件。
# Load data
data = []
for i in range(1, 11):
with open(f'news{i}.txt', 'r') as file:
data.append(file.read().replace('\n', ''))
接下来,我们需要将文本数据向量化。这可以通过构建一个词典和使用bag-of-words模型来完成:
# Create dictionary and bag of words
dictionary = corpora.Dictionary([doc.split() for doc in data])
corpus = [dictionary.doc2bow(doc.split()) for doc in data]