lda.transform
时间: 2023-08-07 07:10:48 浏览: 41
lda.transform是一种用于将文档转换为主题分布的方法。LDA代表潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation),它是一种主题模型算法。
在LDA模型中,每个文档可以被表示为一组主题的混合,而每个主题又由一组关键词表示。transform方法将文档作为输入,并返回该文档在主题空间中的分布。
但是,在你提供的代码中,lda.transform后面缺少了必要的参数信息,无法确定具体的操作。通常,需要传入一个文档或文档集合作为参数来进行转换。
以下是一个示例,展示了如何使用lda.transform方法将文档转换为主题分布:
```python
# 导入相应的库
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
# 创建并训练LDA模型
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=10)
lda.fit(documents)
# 将文档转换为主题分布
doc_topic_dist = lda.transform(new_document)
```
在这个示例中,我们创建了一个LDA模型,并使用`fit`方法对文档进行训练。然后,我们使用`transform`方法将新的文档`new_document`转换为主题分布,结果存储在`doc_topic_dist`变量中。
请注意,上述示例中的`documents`和`new_document`是示意性的变量名,你需要根据自己的具体情况进行相应的替换。
相关问题
tf7 = tf_vectorizer.transform(data7.content_cutted) topics1 = lda.transform(tf1)报错Traceback (most recent call last): File "D:\python\lda\dateyh.py", line 127, in <module> topics1 = lda.transform(tf1) File "C:\Users\DELL\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_lda.py", line 708, in transform X = self._check_non_neg_array( File "C:\Users\DELL\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_lda.py", line 540, in _check_non_neg_array X = self._validate_data(X, reset=reset_n_features, accept_sparse="csr") File "C:\Users\DELL\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 566, in _validate_data X = check_array(X, **check_params) File "C:\Users\DELL\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 805, in check_array raise ValueError( ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 500)) while a minimum of 1 is required.
这个报错是因为你传递的 `tf1` 变量是一个形状为 `(0, 500)` 的空数组,而 LDA 模型需要至少一个样本才能进行拟合和预测。可能是因为你的 `data1` 数据中没有任何文本数据,或者在对 `data1` 进行文本预处理时出现了错误,导致 `tf1` 变量为空数组。你可以检查一下你的数据预处理步骤,确保它能够正确地生成非空的文本特征表示。
n_topics = 10 lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics, max_iter=50, learning_method='batch', learning_offset=50, #doc_topic_prior=0.1, #topic_word_prior=0.01, random_state=0) lda.fit(tf) ###########每个主题对应词语 import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取主题下词语的概率分布 def get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names): arr = lda.transform(tf_vectorizer.transform([' '.join(tf_feature_names)])) return arr[0] # 打印主题下词语的概率分布 def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words): dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) # 输出每个主题下词语的概率分布至Excel表格 def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, filename): # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "Topic Word Distribution" # 添加表头 ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic" for j in range(n_top_words): ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j] # 添加每个主题下词语的概率分布 dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): ws.cell(row=i+2, column=1).value = i for j in range(n_top_words): ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) #print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, "topic_word_distribution.xlsx")报错Traceback (most recent call last): File "D:\python\lda3\data_1.py", line 157, in <module> topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) File "D:\python\lda3\data_1.py", line 129, in print_topic_word_distribution for i in range(lda.n_topics): AttributeError: 'LatentDirichletAllocation' object has no attribute 'n_topics'
这个错误提示的意思是说 `LatentDirichletAllocation` 对象没有 `n_topics` 这个属性。你可以尝试将 `n_topics` 直接传递给函数,而不是从 `lda` 对象中获取。修改代码如下:
```
def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics):
dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_topics)
for i in range(n_topics):
print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i])))
def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics, filename):
# 创建Excel工作簿和工作表
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Topic Word Distribution"
# 添加表头
ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic"
for j in range(n_top_words):
ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j]
# 添加每个主题下词语的概率分布
dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_topics)
for i in range(n_topics):
ws.cell(row=i+2, column=1).value = i
for j in range(n_top_words):
ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j]
# 保存Excel文件
wb.save(filename)
n_top_words = 30
n_topics = 10
tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names()
topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics)
output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics, "topic_word_distribution.xlsx")
```
这样应该就能够正常执行了。