lda.fit(tf)
时间: 2024-04-12 20:34:40 浏览: 27
您好!您的第一个问题是关于 `lda.fit(tf)` 的。这段代码看起来是使用 LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型对输入的文本进行拟合训练。LDA是一种主题模型,用于从文本语料库中发现隐藏的主题结构。在这里,`tf` 应该是一个表示文本特征的矩阵或向量。
注意:我作为一个 AI 助手,无法执行代码,所以无法直接为您提供运行结果。但是,您可以根据需要调整参数并运行这段代码,以拟合 LDA 模型并在训练数据上进行拟合。
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n_topics = 10 lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics, max_iter=50, learning_method='batch', learning_offset=50, #doc_topic_prior=0.1, #topic_word_prior=0.01, random_state=0) lda.fit(tf) ###########每个主题对应词语 import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取主题下词语的概率分布 def get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names): arr = lda.transform(tf_vectorizer.transform([' '.join(tf_feature_names)])) return arr[0] # 打印主题下词语的概率分布 def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words): dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) # 输出每个主题下词语的概率分布至Excel表格 def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, filename): # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "Topic Word Distribution" # 添加表头 ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic" for j in range(n_top_words): ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j] # 添加每个主题下词语的概率分布 dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): ws.cell(row=i+2, column=1).value = i for j in range(n_top_words): ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) #print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, "topic_word_distribution.xlsx")报错Traceback (most recent call last): File "D:\python\lda3\data_1.py", line 157, in <module> topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) File "D:\python\lda3\data_1.py", line 129, in print_topic_word_distribution for i in range(lda.n_topics): AttributeError: 'LatentDirichletAllocation' object has no attribute 'n_topics'
这个错误提示的意思是说 `LatentDirichletAllocation` 对象没有 `n_topics` 这个属性。你可以尝试将 `n_topics` 直接传递给函数,而不是从 `lda` 对象中获取。修改代码如下:
```
def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics):
dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_topics)
for i in range(n_topics):
print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i])))
def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics, filename):
# 创建Excel工作簿和工作表
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Topic Word Distribution"
# 添加表头
ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic"
for j in range(n_top_words):
ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j]
# 添加每个主题下词语的概率分布
dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_topics)
for i in range(n_topics):
ws.cell(row=i+2, column=1).value = i
for j in range(n_top_words):
ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j]
# 保存Excel文件
wb.save(filename)
n_top_words = 30
n_topics = 10
tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names()
topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics)
output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics, "topic_word_distribution.xlsx")
```
这样应该就能够正常执行了。
最后训练模型时能否把原始的文本向量如tf-idf向量作为model.fit的输入?
可以的,您可以将原始的文本向量,如TF-IDF向量,作为`model.fit`的输入。但是需要注意的是,这样做可能会导致模型的性能受到限制,因为原始文本向量可能太大,维度太高,无法有效地训练神经网络。
因此,建议您在使用原始文本向量作为模型输入之前,将其降维或使用其他技术进行特征选择和特征提取。例如,您可以使用主成分分析(PCA)或线性判别分析(LDA)等降维技术,或者使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)等能够自动提取特征的深度学习模型。
另外,如果您使用的是TF-IDF向量,建议您对其进行归一化处理,以便模型更好地学习。例如,您可以使用`sklearn.preprocessing`模块中的`StandardScaler`对TF-IDF向量进行归一化处理:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 构建TF-IDF向量
tfidf = TfidfVectorizer(...)
vectorized_data = tfidf.fit_transform(data)
# 归一化处理
scaler = StandardScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(vectorized_data.toarray())
# 训练模型
model.fit(normalized_data, labels, epochs=10, batch_size=32)
```
在上述代码中,我们首先使用`TfidfVectorizer`构建TF-IDF向量,然后使用`StandardScaler`对向量进行归一化处理,最后使用归一化后的向量训练模型。
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