python对excel里面的短文本做lda主题分析并输出每一行短文本对应的主题和概率的代码

以下是一个基于Python的LDA主题分析示例代码，可以处理Excel文件中的短文本数据，输出每一行短文本对应的主题和概率。

首先，我们需要安装并导入所需的库：

!pip install pandas xlrd gensim
import pandas as pd
import gensim
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel

然后，我们读取Excel文件中的数据，并将其存储为一个包含所有文本的列表：

data = pd.read_excel('data.xlsx')
texts = data['text'].tolist()

接下来，我们将文本转换为词袋并建立字典：

# 分词
texts = [text.split() for text in texts]

# 建立字典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

# 将文本转换为词袋
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

现在，我们可以训练LDA模型并输出每个文本所属的主题和概率：

# 训练LDA模型
lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=5, passes=10)

# 输出每个文本所属的主题和概率
for i in range(data.shape[0]):
    text = data.loc[i, 'text']
    bow = dictionary.doc2bow(text.split())
    topic_prob = lda_model.get_document_topics(bow)
    print(f"Text {i+1}:")
    for t in topic_prob:
        print(f"Topic {t[0]}: {t[1]}")
    print("\n")

这样，我们就可以输出每个文本所属的主题和概率了。需要注意的是，这里的示例代码中，LDA模型使用了5个主题，并迭代了10次。您可以根据实际情况进行调整。