python对心理相关短文本做lda主题分析的代码

以下是使用Python进行心理相关短文本的LDA主题分析的示例代码：

首先，需要准备好数据集。假设我们有一个文件夹，其中包含多个文本文件，每个文件包含一篇心理相关的短文本。

import os

data_folder = "path/to/data/folder"
files = os.listdir(data_folder)

corpus = []
for file in files:
    with open(os.path.join(data_folder, file), "r") as f:
        text = f.read()
        corpus.append(text)

接着，我们需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等。

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
import string

stop = set(stopwords.words("english"))
exclude = set(string.punctuation)
lemma = WordNetLemmatizer()

def clean(doc):
    stop_free = " ".join([i for i in doc.lower().split() if i not in stop])
    punc_free = "".join(ch for ch in stop_free if ch not in exclude)
    normalized = " ".join(lemma.lemmatize(word) for word in punc_free.split())
    return normalized.split()
    
processed_corpus = [clean(doc) for doc in corpus]

现在，我们可以使用Gensim库中的LDA模型进行主题分析。

from gensim import corpora, models

dictionary = corpora.Dictionary(processed_corpus)
doc_term_matrix = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in processed_corpus]

lda = models.LdaModel(doc_term_matrix, num_topics=10, id2word=dictionary, passes=50)

上面的代码将文档-词项矩阵（doc_term_matrix）输入LDA模型中，设置主题数为10，迭代50次。我们可以通过以下代码查看每个主题及其对应的单词。

for i, topic in lda.show_topics(num_topics=10, formatted=True):
    print("Topic {}: {}".format(i, topic))

最后，我们可以将每个文档分配到对应的主题，并输出结果。

for i in range(len(corpus)):
    doc_lda = lda[doc_term_matrix[i]]
    print("Document {} topic: {}".format(i, doc_lda))

以上就是使用Python进行心理相关短文本的LDA主题分析的示例代码。需要注意的是，LDA主题分析的结果需要人工解释和评估。