LDA模型一致性代码

### 关于LDA模型一致性的代码实现

为了评估LDA模型的一致性，通常会通过多次运行相同的参数设置下的LDA算法并比较不同次的结果之间的稳定性。一种常用的方法是计算主题分布间的相似度指标，比如Jensen-Shannon散度或Hellinger距离。

下面是一个简单的Python脚本示例，用于展示如何测量两个LDA模型之间的一致性：

from gensim.models.ldamodel import LdaModel
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import jensenshannon


def load_corpus_and_dictionary(corpus_path, dictionary_path):
    """加载语料库和字典"""
    corpus = []  # 假设这里是从文件读取corpus数据
    id2word = {}  # 假设这里是加载dictionary的数据
    
    return corpus, id2word


def train_lda_model(corpus, id2word, num_topics=10, passes=10):
    """训练LDA模型"""
    lda = LdaModel(
        corpus=corpus,
        id2word=id2word,
        iterations=passes * len(corpus),
        num_topics=num_topics,
        random_state=np.random.RandomState(42)
    )
    
    return lda


def calculate_js_divergence(lda1, lda2, topic_id):
    """计算给定topic ID下两组主题概率分布的JS散度"""
    dist1 = lda1.show_topic(topicid=topic_id, topn=None)[1]
    dist2 = lda2.show_topic(topicid=topic_id, topn=None)[1]

    jsd = jensenshannon(dist1, dist2)

    return jsd


if __name__ == "__main__":
    # 加载预处理后的语料库和对应的词汇表
    corpus, id2word = load_corpus_and_dictionary('path/to/corpus', 'path/to/dictionary')

    # 训练第一个LDA模型实例
    model_1 = train_lda_model(corpus, id2word)

    # 再次训练第二个LDA模型实例（保持其他条件不变）
    model_2 = train_lda_model(corpus, id2word)

    # 对所有话题ID执行一致性检验
    for i in range(model_1.num_topics):
        consistency_score = calculate_js_divergence(model_1, model_2, i)
        print(f'Topic {i} Consistency Score (JSD): {consistency_score:.4f}')

此段代码展示了如何利用`gensim`库中的`LdaModel`类来构建两个独立但配置相同（除了随机种子外）的LDA模型，并使用Jensen-Shannon Divergence作为衡量标准来量化这两个模型在同一主题上的差异程度[^1]。