LDA主题建模过程及参数详解

本文介绍了一种使用Python和Anaconda进行英文文献摘要的主题挖掘方法。通过预处理文本、提取特征和应用LDA算法来发现潜在主题。此外,还展示了如何可视化结果并解释关键参数。
Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

平台及工具

语言:python
平台:anaconda+jupyter notebook
语料库:近三百篇英文文献的摘要

主要代码

首先,# pandas处理csv数据

import pandas as pd
df = pd.read_csv("abs_all.csv",error_bad_lines=False,encoding='gb18030')
df.head()

输出:
在这里插入图片描述
文本预处理

def lemmatize_stemming (text):
    # 词形归并
    wordnet_lematizer = WordNetLemmatizer()
    word  =  wordnet_lematizer.lemmatize(text) 
    return word
def preprocess(text):
    result = []
    for token 

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