使用gensim中的lda模型训练主题分布

一直在寻找各种大神的LDA算法,不过调试一直没有成功,最后还是选择使用gensim的LDA工具来训练自己的文本数据吧。

#coding=utf-8
import codecs
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary
fr=open('cleanChiSegments.txt','r')
train=[]
for line in fr.readlines():
    line=line.split(' ')
    train.append(line)

print len(train)
print ' '.join(train[2])

dictionary = corpora.Dictionary(train)
corpus = [ dictionary.doc2bow(text) for text in train ]
lda = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=100)

topic_list=lda.print_topics(20)
print type(lda.print_topics(20))
print len(lda.print_topics(20))

for topic in topic_list:
    print topic
print "第一主题"
print lda.print_topic(1)


print '给定一个新文档,输出其主题分布'

#test_doc = list(new_doc) #新文档进行分词
test_doc=train[2]#查看训练集中第三个样本的主题分布
doc_bow = dictionary.doc2bow(test_doc)      #文档转换成bow
doc_lda = lda[doc_bow]                   #得到新文档的主题分布
#输出新文档的主题分布
print doc_lda
for topic in doc_lda:
    print "%s\t%f\n"%(lda.print_topic(topic[0]), topic[1])



----------------------------------------------------------下面输出上面工具代码的运行结果---------------------------------------------------

下面输出的是前20个topic-word分布

使用gensim中的lda模型训练主题分布_第1张图片

对训练集中第三个样本测试,基于训练集得到的主题模型,输出其主题分布。

即表示新文本的doc-topic分布,以及每个主题下的topic-word分布

使用gensim中的lda模型训练主题分布_第2张图片

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