使用sklearn中的LatentDirichletAllocation在lda.fit(tfidf)后如何输出文档-主题分布,请用python写出代码
时间: 2023-03-15 15:17:29 浏览: 82
使用以下代码可以输出文档-主题分布:from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocationlda = LatentDirichletAllocation(n_components=10, random_state=0)
lda.fit(tfidf)document_topic_dist = lda.transform(tfidf)
相关问题
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # LDA 分析 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data['seg_word']) feature_names = vectorizer.get_feature_names() lda_model = LatentDirichletAllocation(n_components=2, random_state=0) lda_model.fit(vectorizer.fit_transform(data['seg_word']))
这段代码是使用sklearn库中的LatentDirichletAllocation模型进行LDA主题模型分析,其中使用了CountVectorizer将文本转化为词频矩阵。在这个例子中,我们将文本数据data['seg_word']作为输入,经过CountVectorizer处理后,生成了一个词频矩阵X。然后将这个词频矩阵作为输入,使用LatentDirichletAllocation模型进行LDA主题模型分析,其中n_components参数指定了我们希望得到的主题数量。最终,我们可以得到每个主题中每个词的权重,以及每个文本所属的主题。
修改以下代码,使其不会出现drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given报错::import pyLDAvis import pyLDAvis.sklearn from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation vectorizer = CountVectorizer() corpus = data['content_cutted'] doc_term_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) lda_model = LatentDirichletAllocation(n_components=2, random_state=888) lda_model.fit(doc_term_matrix)
要修改代码以避免出现 `drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given` 的错误,你需要将 `pyLDAvis.sklearn.prepare()` 函数的调用改为只传递两个参数,即 LDA 模型和文档-词项矩阵。以下是修改后的代码:
```python
import pyLDAvis
import pyLDAvis.sklearn
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
vectorizer = CountVectorizer()
corpus = data['content_cutted']
doc_term_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)
lda_model = LatentDirichletAllocation(n_components=2, random_state=888)
lda_model.fit(doc_term_matrix)
pyLDAvis.enable_notebook()
vis = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda_model, doc_term_matrix, vectorizer)
pyLDAvis.display(vis)
```
在这个修改后的代码中,我们先调用 `pyLDAvis.enable_notebook()` 来启用 Jupyter Notebook 中的可视化。然后,我们将 LDA 模型和文档-词项矩阵作为参数传递给 `pyLDAvis.sklearn.prepare()` 函数,以生成可视化对象。最后,我们使用 `pyLDAvis.display()` 函数来显示可视化结果。
请确保你已经正确导入了 `data` 数据,并且在运行这段代码之前已经将其赋值给了正确的值。