【问题标题】：Topic Distribution over time LDA (months随时间推移的主题分布 LDA（月
【发布时间】：2021-06-24 16:26:42
【问题描述】：
我已经通过 gensim 构建了一个主题模型，并且我还能够使用 pyLDAvis 对其进行分析。但是，我想知道是否可以在整个数据收集过程中可视化主题的分布。
结果应该是一个折线图，从第一个月和主题的概率开始，到最后一个月结束。
如果在一张图表中可视化 3-5 个主题也可以做到这一点，那就太好了。
【问题讨论】：
标签：
jupyter-notebook
distribution
lda
timeline
topic-modeling
【解决方案1】：
有一些主题模型，例如 DTM（Blei 和 Lafferty）、eDTM（Dieng、Blei 等人）、（DTM = 动态主题模型）和随时间变化的主题（Wang 和 McCallum），它们是时间主题模型，可以实现与您想要的类似的东西。如果你有一个大数据集，这些模型不太可行，因为它们需要很长时间才能运行。在这种情况下，最好的办法是将数据集划分为时间段并为每个时间段运行 LDA。一个良好的大规模工作时间主题模型是一个未解决的问题。