dictionary = corpora.Dictionary([doc.split() for word in texts])举一个texts的例子

假设我们有一个包含两个文本的列表，例如：

texts = ["Hello world, this is a sample text", "I am learning natural language processing"]

那么我们可以使用列表推导式将这两个文本分别切割成单词，并作为一个列表传递给语料库的字典构造函数。完整的代码如下：

from gensim import corpora

texts = ["Hello world, this is a sample text", "I am learning natural language processing"]

dictionary = corpora.Dictionary([text.split() for text in texts])

这将创建一个名为 `dictionary` 的字典对象，其中包含两个文本中所有不重复单词的映射关系。

相关问题

举一个例子。利用 Python 软件进行 LDA 主题分类，运算当主题数为多少时困惑度达到最低，确定文本的最优主题数，得到每篇文档的概率生成分布

好的，以下是一个简单的 Python 代码示例，利用 Gensim 库进行 LDA 主题分类：

import gensim
from gensim import corpora

# 读取文本文件并进行预处理
texts = []
with open('sample.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        # 对每个文档进行分词处理
        words = line.strip().split()
        texts.append(words)

# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

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

# 循环测试主题数，求出困惑度最小值的主题数
min_perplexity = float('inf')
best_topic_num = 0
for i in range(2, 10):
    lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=i)
    perplexity = lda_model.log_perplexity(corpus)
    print("主题数为{}时的困惑度为{}".format(i, perplexity))
    if perplexity < min_perplexity:
        min_perplexity = perplexity
        best_topic_num = i

# 输出最优主题数
print("最优主题数为：{}".format(best_topic_num))

# 对每篇文档进行主题分类，并输出主题概率分布
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=best_topic_num)
for i in range(len(texts)):
    doc_bow = dictionary.doc2bow(texts[i])
    topics = lda_model.get_document_topics(doc_bow)
    print("文档{}的主题分布为：{}".format(i, topics))

在上述代码中，我们首先读取了一个文本文件，并进行了预处理，然后使用 Gensim 库构建了一个词典，并将每个文档转换为词袋模型。接着，我们循环测试主题数，求出困惑度最小值的主题数，并输出最优主题数。最后，我们使用最优主题数对每个文档进行主题分类，并输出主题概率分布。

需要注意的是，上述代码示例只是一个简单的演示，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和模型调参等工作。

我需要keras doc2vec 实现代码

好的，下面是使用 Keras 实现 doc2vec 的示例代码：

from keras.layers import Input, Dense, Embedding, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv1D, MaxPooling1D
from keras.models import Model

# 读入文本数据并处理
texts = []
for text in texts:
    texts.append(text.split())

# 建立词典，将文本中的所有词映射到整数编号上
from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
dictionary = Dictionary(texts)

# 将文本中的每个词转换为对应的整数编号
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 对于 doc2vec，我们需要将文档转换为 (文档编号, 词编号) 的形式
doc_corpus = []
for doc_id, doc in enumerate(corpus):
    doc_corpus.extend([(doc_id, word_id) for word_id, _ in doc])

# 建立 Keras 模型
document_input = Input(shape=(1,), dtype='int32')
embedding = Embedding(input_dim=len(dictionary), output_dim=128, input_length=1)(document_input)
flatten = Flatten()(embedding)
dense = Dense(64, activation='relu')(flatten)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(dense)

model = Model(inputs=document_input, outputs=predictions)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 将文档编号转换为整数编号
documents = [doc_id for doc_id, _ in doc_corpus]

# 将词编号转换为 one-hot 编码
words = []
for _, word_id in doc_corpus:
    one_hot = [0] * len(dictionary)
    one_hot[word_id] = 1
    words.append(one_hot)

# 训练模型
model.fit([documents], words, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们假设你已经读入了文本数