请给我一个python计算LDA模型的perplexity的方法,最好不要用其它库的方法
时间: 2024-02-03 19:12:53 浏览: 43
计算LDA模型的perplexity,需要先获得每个文档中每个词的主题分布,以及每个主题中每个词的概率分布。然后,对于每个文档,使用主题分布和概率分布计算出该文档的perplexity。最后,将所有文档的perplexity求平均得到整个模型的perplexity。
以下是一个简单的Python实现:
```python
import math
def compute_perplexity(corpus, doc_topic_dist, topic_word_dist):
perplexity = 0
num_topics = len(topic_word_dist)
for doc_idx, doc in enumerate(corpus):
doc_perplexity = 0
doc_length = len(doc)
for word_idx, word_id in enumerate(doc):
word_topic_dist = [doc_topic_dist[doc_idx][topic_idx] * topic_word_dist[topic_idx][word_id] for topic_idx in range(num_topics)]
word_perplexity = sum(word_topic_dist)
doc_perplexity -= math.log(word_perplexity)
doc_perplexity /= doc_length
perplexity += doc_perplexity
perplexity /= len(corpus)
return perplexity
```
其中,`corpus`是一个列表,其中每个元素表示一个文档,每个文档又是一个列表,其中每个元素是该文档中出现的词的ID。`doc_topic_dist`是一个二维列表,表示每个文档中每个主题的分布。`topic_word_dist`是一个二维列表,表示每个主题中每个词的概率分布。函数返回整个模型的perplexity。