lda文本分析代码

以下是一个简单的LDA文本分析代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import gensim
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel
from gensim.utils import simple_preprocess
from gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS

# 读取文本数据
data = pd.read_csv("text_data.csv", header=None)

# 预处理文本数据
def preprocess_text(text):
    result = []
    for word in simple_preprocess(text):
        if word not in STOPWORDS:
            result.append(word)
    return result

# 创建语料库
corpus = []
for text in data[0]:
    words = preprocess_text(text)
    corpus.append(words)
dictionary = corpora.Dictionary(corpus)

# 训练LDA模型
lda_model = LdaModel(corpus=corpus,
                     id2word=dictionary,
                     num_topics=5,
                     random_state=100,
                     update_every=1,
                     passes=10,
                     alpha='auto',
                     per_word_topics=True)

# 打印LDA主题及其前10个关键词
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
    print('Topic: {} \nWords: {}'.format(idx, topic))
    print('\n')

在此代码示例中，我们首先从CSV文件中读取文本数据，然后使用Gensim库中的`simple_preprocess`函数进行文本预处理和清洗。接下来，我们创建一个语料库，并使用`corpora.Dictionary`函数将文本转换为数字化的形式。最后，我们使用`LdaModel`函数训练LDA模型，并打印每个主题及其前10个关键词。

请注意，此示例只是LDA文本分析的基本示例，并且可能需要根据您的具体数据和需求进行修改和调整。