jupter中怎么用gensim调用mallet

使用gensim调用mallet可以实现LDA主题模型分析。下面是一个简单的示例。

首先，确保已经安装了gensim和mallet，并将mallet添加到环境变量中。

接下来，加载gensim和mallet：

import gensim
from gensim.models.wrappers import LdaMallet
import os

mallet_path = '/path/to/mallet/bin/mallet' # 替换成你的mallet路径
os.environ['MALLET_HOME'] = '/path/to/mallet' # 替换成你的mallet文件夹路径

然后，加载数据并将其转换为gensim的字典和语料库：

data = [['apple', 'banana', 'orange', 'peach', 'watermelon'],
        ['car', 'bus', 'train', 'bike', 'plane'],
        ['red', 'blue', 'green', 'yellow', 'purple']]

dictionary = gensim.corpora.Dictionary(data)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in data]

接下来，创建LDA模型并使用mallet进行训练：

lda_mallet = LdaMallet(mallet_path, corpus=corpus, num_topics=3, id2word=dictionary)

可以通过以下方式查看主题模型：

for idx, topic in lda_mallet.show_topics(num_topics=3, formatted=False):
    print('Topic: {} \nWords: {}'.format(idx, [w[0] for w in topic]))

最后，可以使用模型进行主题分类：

doc = ['apple', 'banana', 'orange', 'peach', 'watermelon']
doc_bow = dictionary.doc2bow(doc)
doc_lda = lda_mallet[doc_bow]
print(doc_lda)

这将打印出文档的主题分布。