[python] LDA处理文档主题分布及分词、词频、tfidf计算

最新推荐文章于 2024-06-04 16:21:44 发布
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文章标签： 人工智能 python 数据结构与算法
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/26028
本文介绍了使用Python进行LDA主题模型处理文档的方法，包括输入输出、核心代码实现，以及如何进行TF-IDF和词频TF计算。还提供了百度互动主题分布的案例分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        这篇文章主要是讲述如何通过LDA处理文本内容TXT，并计算其文档主题分布，主要是核心代码为主。其中LDA入门知识介绍参考这篇文章，包括安装及用法：
        [python] LDA处理文档主题分布代码入门笔记

        1.输入输出

        输入是test.txt文件，它是使用Jieba分词之后的文本内容，通常每行代表一篇文档。
        该文本内容原自博客：文本分析之TFIDF/LDA/Word2vec实践 ，推荐大家去阅读。
 
新春 备 年货 ， 新年 联欢晚会
新春 节目单 ， 春节 联欢晚会 红火
大盘 下跌 股市 散户
下跌 股市 赚钱
金猴 新春 红火 新年
新车 新年 年货 新春
股市 反弹 下跌
股市 散户 赚钱
新年 , 看 春节 联欢晚会
大盘 下跌 散户
        输出则是这十篇文档的主题分布，Shape(10L, 2L)表示10篇文档，2个主题。
        具体结果如下所示：
 
shape: (10L, 2L)
doc: 0 topic: 0
doc: 1 topic: 0
doc: 2 topic: 1
doc: 3 topic: 1
doc: 4 topic: 0
doc: 5 topic: 0
doc: 6 topic: 1
doc: 7 topic: 1
doc: 8 topic: 0
doc: 9 topic: 1
        同时调用 matplotlib.pyplot 输出了对应的文档主题分布图，可以看到主题Doc0、Doc1、Doc8分布于Topic0，它们主要描述主题新春；而Doc2、Doc3、Doc9分布于Topic1，主要描述股市。

        其过程中也会输出描述LDA运行的信息，如下图所示：

        2.核心代码

       &nbs

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