btm模型 python代码

BTM（Biterm Topic Model）是一种无监督的主题模型，可以用于对文本进行主题建模。以下是使用Python实现BTM模型的示例代码：

首先，我们需要安装`btm`包：

!pip install btm

然后，我们可以使用以下代码对文本进行BTM建模：

from biterm.utility import vec2btm
from biterm.btm import oBTM
import numpy as np

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.readlines()

# 将文本转换为词袋向量
vocab = set([word for line in text for word in line.split()])
vocab_size = len(vocab)
word2id = {w: i for i, w in enumerate(vocab)}
id2word = {i: w for w, i in word2id.items()}
doc_word = [[word2id[w] for w in line.split()] for line in text]

# 将词袋向量转换为biterm
biterms = vec2btm(doc_word, vocab_size)

# 训练BTM模型
btm = oBTM(num_topics=20, V=vocab_size)
topics = btm.fit_transform(biterms, iterations=100)

# 输出结果
for i in range(len(topics)):
    topic = topics[i]
    top_words = np.argsort(topic)[::-1][:10]
    print('Topic {}: {}'.format(i, ' '.join([id2word[w] for w in top_words])))

在这个示例中，我们使用了一个包含多个文本的文本文件`text.txt`，并将其转换为词袋向量。然后，我们使用`vec2btm`函数将词袋向量转换为biterm，并使用`oBTM`类进行BTM模型训练。最后，我们输出了每个主题的前10个单词。