LDA-bert的使用代码

LDA-BERT的使用涉及到两个主要部分：首先使用预训练的BERT模型获取文本的向量表示，然后应用LDA算法进行主题分析。以下是一个简单的Python示例，使用`gensim`库结合`transformers`库中的BERT模型和`sklearn`库的LDA：

# 导入库
import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
import numpy as np

# 初始化tokenizer和model
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

def bert_encode(texts):
    inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        last_hidden_states = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
    return last_hidden_states.numpy()

# 文本列表
texts = ["这是一个例子", "这是另一个例子"]
tokenized_texts = bert_encode(texts)

# LDA模型
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=5, random_state=42)
topics = lda.fit_transform(tokenized_texts)

# 打印主题
for topic_idx, topic in enumerate(topics):
    print(f"主题 {topic_idx}: {[' '.join([tokenizer.decode(int(word_id), skip_special_tokens=True) for word_id in words]) for words in topic if words.any()]}

这个代码片段展示了如何加载预训练的BERT模型，将其应用于文本，并将其转换为LDA可以处理的形式。请注意，实际应用中可能需要调整参数并进行更复杂的数据预处理步骤。