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

首先，你需要安装并导入 gensim 库和 pyLDAvis 库。然后，你可以按照以下步骤进行 LDA 主题分类：

1. 加载语料库并创建字典和词袋模型：

from gensim import corpora, models

# 加载语料库
corpus = corpora.TextCorpus('path/to/corpus')

# 创建字典
dictionary = corpus.dictionary

# 创建词袋模型
bow_corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in corpus]

2. 训练 LDA 模型并计算困惑度：

from gensim.models import CoherenceModel, LdaModel

# 训练 LDA 模型
model_list = []
for num_topics in range(2, 11):
    lda_model = LdaModel(bow_corpus, num_topics=num_topics, id2word=dictionary)
    model_list.append(lda_model)

# 计算困惑度
coherence_scores = []
for model in model_list:
    coherence_model = CoherenceModel(model=model, corpus=bow_corpus, coherence='u_mass')
    coherence_score = coherence_model.get_coherence()
    coherence_scores.append(coherence_score)

3. 找到困惑度最低的主题数：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制困惑度随主题数变化的曲线
num_topics = range(2, 11)
plt.plot(num_topics, coherence_scores)
plt.xlabel("Number of Topics")
plt.ylabel("Coherence score")
plt.show()

# 找到困惑度最低的主题数
best_num_topics = num_topics[coherence_scores.index(min(coherence_scores))]
print("Best number of topics:", best_num_topics)

4. 使用最优主题数重新训练 LDA 模型并得到每篇文档的概率生成分布：

# 训练最优主题数的 LDA 模型
best_lda_model = LdaModel(bow_corpus, num_topics=best_num_topics, id2word=dictionary)

# 得到每篇文档的概率生成分布
doc_topic_distribution = []
for doc in bow_corpus:
    doc_topic_distribution.append(best_lda_model.get_document_topics(doc))