lda_cm = CoherenceModel(model=ldamodel, texts=text, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
时间: 2023-10-01 19:11:29 浏览: 67
这段代码的作用是计算LDA模型的主题连贯性(coherence)。其中,ldamodel是一个已经训练好的LDA模型,text是用于训练该模型的文本数据,dictionary是LDA模型的词典,coherence参数指定了要计算哪种连贯性指标(这里是c_v,即CV指标)。
在这段代码中,CoherenceModel是一个类,它的__init__方法会在实例化时被调用,用于初始化模型参数。该类还提供了get_coherence()方法,用于计算主题连贯性。因此,你需要在这段代码后面调用get_coherence()方法,才能得到计算出的主题连贯性值。例如:
```
coherence_score = lda_cm.get_coherence()
print("LDA model coherence score: ", coherence_score)
```
注意,这里的lda_cm是一个CoherenceModel对象,不是LDA对象,因此不能像调用LDA对象一样直接调用。
相关问题
构建LDA模型中出现name 'best_ldamodel' is not defined错误的具体解决办法
这个错误信息表明您的代码中使用了一个未定义的变量或对象。在LDA模型中,这个错误通常是因为您没有定义“best_ldamodel”变量而导致的。
要解决这个问题,您需要确保在使用“best_ldamodel”之前已经定义了它,并且它具有正确的值。在大多数情况下,“best_ldamodel”是由LDA模型训练过程中的最佳模型生成的。您需要在训练LDA模型后,通过选择具有最高主题连贯性(topic coherence)分数的模型来定义“best_ldamodel”变量。
以下是一个示例代码片段,演示如何创建并使用“best_ldamodel”变量:
```
import gensim
# Load corpus and dictionary
corpus = gensim.corpora.MmCorpus('corpus.mm')
dictionary = gensim.corpora.Dictionary.load('dictionary.dict')
# Train LDA model
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(
corpus=corpus,
id2word=dictionary,
num_topics=10,
passes=10,
eval_every=1
)
# Find best LDA model
coherence_values = []
for num_topics in range(2, 12):
model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(
corpus=corpus,
id2word=dictionary,
num_topics=num_topics,
passes=10,
eval_every=1
)
coherence_model_lda = gensim.models.CoherenceModel(
model=model, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v'
)
coherence_lda = coherence_model_lda.get_coherence()
coherence_values.append(coherence_lda)
best_ldamodel = lda_model
best_coherence = coherence_values[0]
for i in range(1, len(coherence_values)):
if coherence_values[i] > best_coherence:
best_ldamodel = gensim.models.ldamodel.LdaModel(
corpus=corpus,
id2word=dictionary,
num_topics=i + 2,
passes=10,
eval_every=1
)
best_coherence = coherence_values[i]
# Use best LDA model
topics = best_ldamodel.show_topics(num_topics=10, num_words=10, formatted=False)
```
在这个示例代码中,“best_ldamodel”变量是通过比较不同主题数的LDA模型的主题连贯性分数而得出的最佳模型。最后,您可以使用“best_ldamodel”来展示主题模型的主题和单词分布。
生成LDA的python代码
以下是生成LDA的Python代码的一个示例:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import gensim
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel
from gensim.models.ldamodel import CoherenceModel
# 读入文本数据
text_data = pd.read_csv('text_data.csv', header=None)
texts = [[word for word in str(doc).lower().split() if word not in stopwords] for doc in text_data[0]]
# 构建字典和语料库
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 训练LDA模型
lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)
# 打印主题列表
topics = lda_model.print_topics(num_topics=10, num_words=10)
for topic in topics:
print(topic)
# 计算话题连贯性
coherence_model_lda = CoherenceModel(model=lda_model, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
coherence_lda = coherence_model_lda.get_coherence()
print('\nCoherence Score: ', coherence_lda)
```
请注意,上述代码仅供示例目的,实际应用中需要根据数据和具体需求进行调整。