导入必要的库 import pandas as pd import gensim from gensim.utils import simple_preprocess from gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS from gensim.corpora import Dictionary import pyLDAvis.gensim pyLDAvis.enable_notebook() 读取数据 data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/amruthpillai/FakeNewsDetection/master/datasets/HillaryEmails.csv') 处理数据,提取文本 text_data = data[['ExtractedBodyText']] text_data = text_data.dropna().values.tolist() text_data = [re.sub('\S*@\S*\s?', '', sent) for sent in text_data] text_data = [re.sub('\s+', ' ', sent) for sent in text_data] text_data = [re.sub("'", "", sent) for sent in text_data] 分词,去除停用词,建立语料库 def preprocess(text): result = [] for token in simple_preprocess(text): if token not in STOPWORDS and len(token) > 3: result.append(token) return result processed_docs = [preprocess(text[0]) for text in text_data] dictionary = Dictionary(processed_docs) data_corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in processed_docs] 构建LDA模型 lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=data_corpus, id2word=dictionary, num_topics=10, random_state=100, update_every=1, chunksize=100, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True) 可视化LDA结果 vis = pyLDAvis.gensim.prepare(lda_model, data_corpus, dictionary) vis 找出写这段代码或类似代码的博客
时间: 2024-04-01 17:34:53 浏览: 24
很抱歉,由于代码中缺少re库的导入,需要补充`import re`才能运行。另外,该代码是一个基本的LDA主题模型实现,应用于希拉里邮件数据集上。相关代码和数据集可以在以下GitHub链接中找到:https://github.com/amruthpillai/FakeNewsDetection/blob/master/LDA%20on%20Hillary%20Emails.ipynb。
该代码作者是Amruth Pillai,他在该GitHub仓库中分享了一些与假新闻检测相关的项目和代码。
相关问题
import torch import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
这段代码导入了三个库:torch、pandas和sklearn。torch是PyTorch深度学习框架的Python接口,pandas是一个用于数据处理和分析的Python库,sklearn则是Python中流行的机器学习库。这段代码还使用了sklearn库中的两个类:LabelEncoder和OneHotEncoder。LabelEncoder用于将文本标签转换为数字标签,OneHotEncoder则用于将数字标签转换为独热编码。这两个类通常被用于数据预处理中的特征编码。
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler
这段代码主要是导入了一些常用的数据处理和机器学习库,包括pandas、sklearn.model_selection、sklearn.neighbors和sklearn.preprocessing。其中pandas库用于数据处理,sklearn.model_selection库用于模型选择和数据集划分,sklearn.neighbors库用于K近邻分类算法,sklearn.preprocessing库用于数据预 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
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这个结果就是将列名大于 50 小于 60 的部分删除后的新矩阵。