LDA计算使用python
时间: 2023-06-15 20:03:17 浏览: 45
LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文本主题模型,可以用于对文本进行主题建模。在Python中,可以使用gensim库来实现LDA模型的计算。
下面是一个简单的LDA计算示例:
```python
import gensim
from gensim import corpora
# 读入文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
text = f.readlines()
# 分词
texts = [[word for word in doc.lower().split()] for doc in text]
# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
# 构建文档-词频矩阵
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 计算LDA模型
lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10, passes=10)
# 打印主题和对应的词语
topics = lda.print_topics(num_topics=10, num_words=10)
for topic in topics:
print(topic)
```
其中,'text.txt'是待处理的文本文件,gensim库中的corpora.Dictionary和corpus函数分别用于构建词典和文档-词频矩阵。LDA模型的计算使用gensim.models.ldamodel.LdaModel函数,其中num_topics表示主题数量,passes表示迭代次数。最后通过lda.print_topics函数打印出主题和对应的词语。