lda模型语料选择代码

LDA模型语料选择的代码可以参考以下步骤：

1. 准备语料库，可以使用Python的gensim库进行处理，将文本转化为向量形式。

from gensim import corpora

# 读取文本文件
docs = []
with open('corpus.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        docs.append(line.strip())

# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary([doc.split() for doc in docs])

# 将文本转化为向量形式
corpus = [dictionary.doc2bow(doc.split()) for doc in docs]

2. 进行LDA模型训练，可以使用Python的gensim库进行训练。

from gensim.models.ldamodel import LdaModel

# 训练LDA模型
lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10, passes=10)

在训练过程中，可以根据实际需要设置num_topics和passes参数，分别表示主题数和迭代次数。

3. 查看LDA模型结果，可以使用Python的gensim库进行查看。

# 查看主题-词分布
for topic_id in range(lda_model.num_topics):
    print('Topic', topic_id)
    print(lda_model.show_topic(topic_id))

# 查看文档-主题分布
for i in range(len(corpus)):
    print('Document', i)
    print(lda_model[corpus[i]])

通过以上代码，可以得到LDA模型训练的结果，进而选择合适的语料库进行模型训练和应用。