LDA主题提取+可视化分析（PyLDAavis）

文本评论分析包括很多步骤，本文讲述的是主题提取+结果可视化分析，“可视化分析部分”较多内容借鉴于这篇博文，大家可以去他那里看看，当然这位博主中也有一个问题我觉得很多小伙伴会遇到，我也是找了很多资料，最后好不容易搞定的，我会发在下面。

1、LDA主题提取——分词

import re
import jieba as jb
import gensim
from gensim import models
import pyLDAvis.gensim_models
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary
import codecs


def stopwordslist(filepath):
    stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
    return stopwords


# 对句子进行分词
def seg_sentence(sentence):
    sentence = re.sub(u'[0-9\.]+', u'', sentence)
    jb.add_word('光线摄影学院')  # 这里是加入用户自定义的词来补充jieba词典。
    jb.add_word('曾兰老师')  # 同样，如果你想删除哪个特定的未登录词，就先把它加上然后放进停用词表里。
    jb.add_word('网页链接')
    jb.add_word('微博视频')
    jb.add_word('发布了头条文章')
    jb.add_word('青春有你')
    jb.add_word('青你')
    sentence_seged = jb.cut(sentence.strip())
    stopwords = stopwordslist(r"C:\Users\28493\OneDrive\桌面\word2vec实战教学\jieba_dict\stopwords.txt")  # 这里加载停用词的路径
    outstr = ''
    for word in sentence_seged:
        if word not in stopwords and word.__len__() > 1:
            if word != '\t':
                outstr += word
                outstr += " "
    return outstr


inputs = open(r"C:\Users\28493\OneDrive\桌面\LDA主题提取\京东评价.txt", 'r', encoding='utf-8')

outputs = open('京东评价.txt', 'w', encoding='utf-8')
for line in inputs:
    line_seg = seg_sentence(line)  # 这里的返回值是字符串
    outputs.write(line_seg + '\n')
outputs.close()
inputs.close()

2、LDA主题提取——主题提取

train = []

fp = codecs.open('京东评价.txt', 'r', encoding='utf8')
for line in fp:
    if line != '':
        line = line.split()
        train.append([w for w in line])

dictionary = corpora.Dictionary(train)

corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in train]

lda = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=3, passes=60)
# num_topics：主题数目
# passes：训练伦次
# num_words：每个主题下输出的term的数目

for topic in lda.print_topics(num_words=10):
    termNumber = topic[0]
    print(topic[0], ':', sep='')
    listOfTerms = topic[1].split('+')
    for term in listOfTerms:
        listItems = term.split('*')
        print('  ', listItems[1], '(', listItems[0], ')', sep='')

3、可视化分析——pyLDAvis使用

d = pyLDAvis.gensim_models.prepare(lda, corpus, dictionary)
pyLDAvis.show(d)
d = pyLDAvis.gensim.prepare(lda, corpus, dictionary)

这里会直接以网页的形式呈现，如果你像把这个结果保存下来，不用每次运行一遍才能得到结果的话，它还可以输出个网址

pyLDAvis.save_html(d, 'lda_pass10.html')  # 将结果保存为该html文件

在这里，有个很难搞的问题，我搞了很久

 就是他会报错这个，这其实是源码的问题，不是我们上述代码的问题，解决方法如下。首先先找到你们pycharm中例如pandas、numpy、sklearn等库所在的位置

比如我的就在这里，因为我是按照anaconda安装的，所以很多安装包都会安装在这里，所以要在这里找到pyLDAvis包。

 找到之后，出现下列源文件

 我们找到"_display"这个文件，打开它，找到这个 show 函数

 最后将show 函数中的 local 选项设置为 False 就行了。

最后会输出这样的网页版画面，

 其中，左边三个圈圈是主题，右边的是主题对应的词语，至于哪个词语对主题影响最大，那就用参数  来表示，

如果λ接近1，那么在该主题下更频繁出现的词，跟主题更相关；
如果λ越接近0，那么该主题下更特殊、更独有（exclusive）的词，跟主题更相关 

此外，本文程序也会输出一个网址，可以把这个结果直接保存下来用到你的文档作业中