使用python计算一个dataframe中几行短文本主题一致性的代码

计算短文本主题一致性的方法有很多种，这里介绍一种基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的方法。具体步骤如下：

1. 安装所需的库：gensim、nltk、pandas、numpy
2. 加载文本数据并对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词形还原等操作
3. 构建词袋模型，并使用gensim中的LdaModel函数训练LDA模型
4. 对每个文本计算其主题分布，选取占比最大的前k个主题作为该文本的主题标签
5. 计算所有文本的主题标签的共现次数矩阵，并计算共现矩阵的余弦相似度
6. 计算平均主题一致性得分

下面是一个示例代码，假设数据存储在名为df的DataFrame对象中，其中文本数据在名为text的列中：

import gensim
from gensim import corpora
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载停用词表和词形还原器
stop_words = set(stopwords.words('english'))
lemma = WordNetLemmatizer()

# 定义预处理函数
def preprocess(text):
    # 分词
    tokens = gensim.utils.simple_preprocess(text)
    # 去除停用词
    tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    # 词形还原
    tokens = [lemma.lemmatize(token) for token in tokens]
    return tokens

# 对每个文本进行预处理，并将处理结果存储在名为tokens的新列中
df['tokens'] = df['text'].apply(preprocess)

# 构建词袋模型
dictionary = corpora.Dictionary(df['tokens'])
corpus = [dictionary.doc2bow(tokens) for tokens in df['tokens']]

# 训练LDA模型
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)

# 定义函数，对每个文本计算其主题分布
def get_topic_distribution(text):
    bow = dictionary.doc2bow(preprocess(text))
    topic_distribution = np.zeros(lda_model.num_topics)
    for topic, prob in lda_model.get_document_topics(bow):
        topic_distribution[topic] = prob
    return topic_distribution

# 对每个文本计算其主题分布，并选取占比最大的前k个主题作为该文本的主题标签
k = 3
df['topic_labels'] = df['text'].apply(lambda x: np.argsort(get_topic_distribution(x))[::-1][:k])

# 计算共现矩阵的余弦相似度
co_occurrence_matrix = np.zeros((lda_model.num_topics, lda_model.num_topics))
for labels in df['topic_labels']:
    for i in range(k):
        for j in range(i+1, k):
            co_occurrence_matrix[labels[i], labels[j]] += 1
            co_occurrence_matrix[labels[j], labels[i]] += 1
n = len(df)
for i in range(lda_model.num_topics):
    for j in range(i+1, lda_model.num_topics):
        cos_sim = co_occurrence_matrix[i,j]/np.sqrt(co_occurrence_matrix[i,i]*co_occurrence_matrix[j,j])
        co_occurrence_matrix[i,j] = co_occurrence_matrix[j,i] = cos_sim

# 计算平均主题一致性得分
score = np.sum(co_occurrence_matrix)/(lda_model.num_topics*(lda_model.num_topics-1)/2)
print("Average topic coherence score: {:.4f}".format(score))

需要注意的是，LDA模型的训练和主题一致性得分的计算都需要一些时间，因此处理大量文本数据时需要耐心等待。另外，本方法中的参数k需要根据具体情况进行调整，一般取值在2~5之间。