python实现lda算法的中文文本关键词提取，中文文本为从外部文档提取

以下是Python实现LDA算法的中文文本关键词提取的示例代码：

首先需要安装gensim和jieba库：

!pip install gensim
!pip install jieba

接下来是代码实现：

import jieba
from gensim import corpora, models

# 加载停用词
stopwords = []
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.append(line.strip())

# 加载文本数据
docs = []
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        docs.append(line.strip())

# 分词
texts = []
for doc in docs:
    words = jieba.cut(doc)
    words = [word for word in words if word not in stopwords]
    texts.append(words)

# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

# 构建语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 训练模型
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)

# 打印每个主题的关键词
for topic in lda.print_topics(num_words=10):
    print(topic)

说明：

- stopwords.txt：存放停用词的文件，每个词占一行。
- data.txt：存放需要提取关键词的中文文本，每个文本占一行。
- num_topics：指定主题的数量。
- num_words：指定每个主题的关键词数量。