在python中实现中文文本基于LDA主题模型的完整代码
时间: 2023-02-22 12:57:45 浏览: 120
首先,需要准备好中文文本数据,并进行分词和去除停用词。然后,把分词后的文本转化为数字表示,可以使用每个词的词频来作为数字表示。最后,通过LDA模型进行训练,并预测每个文档的主题。
以下是完整代码:
```
import jieba
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
# 读取中文文本数据
texts = []
with open('texts.txt', 'r') as f:
for line in f:
texts.append(line.strip())
# 分词和去除停用词
stopwords = []
with open('stopwords.txt', 'r') as f:
for line in f:
stopwords.append(line.strip())
texts_cut = []
for text in texts:
words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]
texts_cut.append(' '.join(words))
# 将分词后的文本转化为数字表示
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts_cut)
# 训练LDA模型
n_topics = 5
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics)
lda.fit(X)
# 预测每个文档的主题
doc_topic = lda.transform(X)
# 打印每篇文档的主题分布
for i in range(len(texts)):
print('文档%d的主题分布:' % i, doc_topic[i])
```
请注意,这仅仅是一个示例代码,需要根据实际数据和需求进行适当的修改。