文档主题分布python
时间: 2023-07-10 20:23:22 浏览: 57
要计算文档主题分布,可以使用Python中的主题模型库,如gensim或scikit-learn。这些库可以使用概率图模型来推断文档的主题分布。
以下是使用gensim计算文档主题分布的示例代码:
```python
from gensim import corpora, models
# 假设我们有一个文本集合
texts = [['human', 'interface', 'computer'],
['survey', 'user', 'computer', 'system', 'response', 'time'],
['eps', 'user', 'interface', 'system'],
['system', 'human', 'system', 'eps'],
['user', 'response', 'time'],
['trees'],
['graph', 'trees'],
['graph', 'minors', 'trees'],
['graph', 'minors', 'survey']]
# 构建词典和语料库
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 训练LDA模型
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary)
# 打印文档主题分布
for i, doc in enumerate(corpus):
print('Document {}\n{}'.format(i, lda_model[doc]))
```
这将打印每个文档的主题分布,例如:
```
Document 0
[(0, 0.13841686), (1, 0.72317225), (2, 0.13841085)]
Document 1
[(0, 0.19632556), (1, 0.6073136), (2, 0.19636087)]
Document 2
[(0, 0.13768595), (1, 0.72562283), (2, 0.13669123)]
...
```
其中,每个元组表示文档中每个主题的权重。在这个例子中,我们使用了Latent Dirichlet Allocation (LDA)主题模型,该模型将每个文档表示为主题分布的混合。