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lda主题模型分析过程（lda主题模型困惑度）

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lda主题模型分析过程（lda主题模型困惑度）计算 LDA 主题模型 的 困惑度 和一致性 可以使用 gensim 库中的 CoherenceMod 方法 下面是一个示例代码 python from gensim models import Lda Model from gensim corpora import Dictionary from gensim models coherencemod import CoherenceMod 加载语料和字典 corpus dictionary

计算

LDA 主题模型

的

困惑度

和一致性，可以使用gensim库中的CoherenceModel方法。下面是一个示例代码：

 python from gensim.models import Lda Model from gensim.corpora import Dictionary from gensim.models.coherencemodel import CoherenceModel  # 加载语料和字典 corpus = ... dictionary = Dictionary.load('dictionary.dict')  # 训练 LDA 模型  lda _model = Lda Model(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)  # 计算 困惑度 p erp lex ity = lda _model.log_p erp lex ity (corpus)  # 计算一致性 coherence_model_ lda = CoherenceModel(model= lda _model, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v') coherence_score = coherence_model_ lda .get_coherence()

上面的代码中，我们首先加载语料和字典，然后使用这些

数

据训练

LDA

模型。接着，我们使用

LDA

模型的log_p

erp lex ity

方法计算

困惑度

。最后，我们使用CoherenceModel方法计算一致性得分。

需要注意的是，计算一致性时需要提供原始文本

数

据，而不是仅仅提供语料和字典。因此，在使用CoherenceModel方法时，需要将原始文本

数

据作为texts参

数

传递进去。

今天的文章 lda主题模型分析过程（lda主题模型困惑度）分享到此就结束了，感谢您的阅读。
编程小号
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