lda文本分析代码
时间: 2023-08-06 19:21:56 浏览: 41
以下是一个简单的 LDA 文本分析代码示例,使用 Python 和 gensim 库:
```python
from gensim import corpora, models
# 加载文本数据集
texts = [['human', 'interface', 'computer'],
['survey', 'user', 'computer', 'system', 'response', 'time'],
['eps', 'user', 'interface', 'system'],
['system', 'human', 'system', 'eps'],
['user', 'response', 'time'],
['trees'],
['graph', 'trees'],
['graph', 'minors', 'trees'],
['graph', 'minors', 'survey']]
# 创建词袋模型
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
# 将文本转换为向量表示
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 训练 LDA 模型
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary, passes=10)
# 打印主题和对应的词语
for topic in lda_model.print_topics():
print(topic)
```
这个示例使用了一个简单的文本数据集,创建了一个词袋模型和一个 LDA 模型,并输出了主题和对应的词语。在实际应用中,需要针对具体的数据集进行参数调整和模型训练。