13、文档主题建模：LDA、LSA与NNMF算法详解

文档主题建模：LDA、LSA与NNMF算法详解

1. 文档主题建模概述

文档主题建模是一种无监督机器学习技术，用于从文档集合中提取主题。与聚类不同，聚类是将文档分组，而主题建模旨在从一组话语中抽象出核心主题。聚类是演绎的，而主题建模是归纳的。

在过去十年中，主题建模方法和开源实现有了显著发展。本文将比较三种技术：潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）、潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）和非负矩阵分解（Non-Negative Matrix Factorization，NNMF）。

2. 潜在狄利克雷分配（LDA）

LDA由David Blei、Andrew Ng和Michael Jordan于2003年首次提出，是一种主题发现技术，属于生成概率模型家族。在LDA中，主题表示为给定一组术语出现的概率，文档可以表示为这些主题的混合。LDA模型的一个独特特征是主题不需要是不同的，单词可以出现在多个主题中，这允许处理语言的灵活性。

为了在应用中使用主题模型，我们需要一个可调管道来从非结构化文本数据中推断主题，并有一种方法来存储最佳模型，以便用于新的传入数据。下面分别介绍使用Scikit-Learn和Gensim实现LDA的方法。

2.1 使用Scikit-Learn实现LDA

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAlloca