解释这段代码for n in range(doc_topic[:3].shape[0]): print("doc: {}, topic: {} \n".format(n, doc_topic[n].argmax()))
时间: 2023-07-14 13:12:39 浏览: 66
这段代码使用了一个循环语句,其中 `doc_topic` 是一个 Numpy 数组,它记录了文档对每个主题的概率分布。在这个循环中,我们只迭代前三个文档,并打印出每个文档所属的主题编号,也就是概率最大的主题。`argmax()` 方法用于获取数组中最大值的索引。因此,`doc_topic[n].argmax()` 可以得到第 n 个文档所属的主题编号。最后,使用 `print()` 函数将结果输出。输出的格式为 "doc: 文档编号, topic: 主题编号"。
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计算BTM模型一致性的代码
计算BTM模型一致性的代码如下:
```python
from collections import Counter
import numpy as np
def get_cosine_sim(mat):
"""
计算词向量的余弦相似度矩阵
:param mat: 词向量矩阵
:return: 余弦相似度矩阵
"""
cos_mat = mat.dot(mat.T)
norms = np.linalg.norm(mat, axis=1)
norms[norms == 0] = 1e-8
norm_mat = np.outer(norms, norms)
return cos_mat / norm_mat
def get_topic_coherence(beta, doc_term_mat, vocab, top_n=10):
"""
计算主题一致性
:param beta: 主题-词分布矩阵
:param doc_term_mat: 文档-词矩阵
:param vocab: 词汇表
:param top_n: 取每个主题前top_n个词
:return: 主题一致性值
"""
topic_coherence = []
for k in range(beta.shape[0]):
top_words = beta[k].argsort()[:-top_n:-1]
word_pairs = []
for i in range(len(top_words)):
for j in range(i+1, len(top_words)):
word_pairs.append((vocab[top_words[i]], vocab[top_words[j]]))
word_counts = Counter(vocab)
window_size = 3
co_occur = {}
for doc in doc_term_mat:
doc_len = len(doc)
for i in range(doc_len):
word_i = vocab[doc[i]]
if word_i in top_words:
for j in range(max(0, i - window_size), min(doc_len, i + window_size + 1)):
if j != i:
word_j = vocab[doc[j]]
if word_j in top_words:
if (word_i, word_j) in co_occur:
co_occur[(word_i, word_j)] += 1
else:
co_occur[(word_i, word_j)] = 1
coherence = []
for word_pair in word_pairs:
w1, w2 = word_pair
co_count = co_occur.get((w1, w2), 0)
w1_count = word_counts[w1]
w2_count = word_counts[w2]
coherence.append(np.log((co_count + 1) / w1_count))
coherence.append(np.log((co_count + 1) / w2_count))
topic_coherence.append(np.mean(coherence))
return np.mean(topic_coherence)
# 示例代码
beta = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
[0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
[0.2, 0.1, 0.4, 0.3],
[0.3, 0.4, 0.1, 0.2]])
doc_term_mat = np.array([[0, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 0],
[2, 3, 0, 1],
[3, 0, 1, 2]])
vocab = ['apple', 'banana', 'cat', 'dog']
cos_sim = get_cosine_sim(beta)
print('主题余弦相似度矩阵:')
print(cos_sim)
topic_coherence = get_topic_coherence(beta, doc_term_mat, vocab)
print('主题一致性值:')
print(topic_coherence)
```
在这个示例代码中,我们使用了一个由4个主题和4个单词组成的语料库,计算了主题的余弦相似度矩阵和主题一致性值。在实际应用中,我们需要将上面的示例代码替换成我们的BTM模型和语料库,然后就可以计算模型的一致性了。
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:
```python
!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:
```python
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:
```python
# 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:
```python
# 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。
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