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lda主题模型分析代码（lda主题分类）

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lda主题模型分析代码（lda主题分类）以下是使用 Python 中的 gensim 库 实现 LDA 主题模型 文本分析的示例代码 python import gensim from gensim import corpora 准备数据 documents This is the first document This document is the second document And this is the third one

以下是使用

Python

中的gensim库

实现 LDA 主题模型

文本分析的示例代码：

 python import gensim from gensim import corpora  # 准备数据 documents = ["This is the first document.", "This document is the second document.", "And this is the third one.", "Is this the first document?"]  # 分词处理 texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in documents]  # 建立词典 dictionary = corpora.Dictionary(texts)  # 建立语料库 corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]  # 训练模型  lda model = gensim.models. lda model. Lda Model(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=20)  # 输出主题及其词汇分布 for topic in lda model.print_topics(num_words=4): print(topic)

输出结果如下：

 (0, '0.123*"document." + 0.083*"is" + 0.083*"the" + 0.083*"this"') (1, '0.085*"the" + 0.085*"document" + 0.085*"this" + 0.085*"is"') (2, '0.094*"this" + 0.094*"is" + 0.094*"the" + 0.094*"first"')

结果说明该模型共分为3个主题，每个主题的词汇分布如上所示。可以看出，第一个主题与“document”相关，第二个主题与“this”和“is”相关，第三个主题与“first”相关。

今天的文章 lda主题模型分析代码（lda主题分类）分享到此就结束了，感谢您的阅读。
编程小号
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