我可以从字典类型的字典中形成 LDA 模型的语料库文档吗？答案

【问题标题】：Can I form corpus document for LDA model out of dictionary of type dict?我可以从字典类型的字典中形成 LDA 模型的语料库文档吗？
【发布时间】：2018-06-21 13:43:25
【问题描述】：

在形成 Gensim LDA 模型时，我使用以下命令为我的数据获取字典

    from gensim.corpora import Dictionary
    dictionary1 = Dictionary(docs)
    dictionary1.filter_extremes(no_below=10, no_above=0.75, keep_n = 1000)

在这 1000 个最常见的标记中，我手动删除了 500 个标记，以便剩余的标记与我要生成的主题直接相关。我怎样才能从这个字典类型的新字典中进一步形成语料库文档。我应该以哪种形式使用它来训练我的 LDA 模型？

【问题讨论】：

标签： python dictionary gensim lda

【解决方案1】：

您可以按如下方式训练 LDA 模型：

## Construct corpus and vectorize
corpus = [dictionary1.doc2bow(content) for content in docs]

## train LDA model with 5 topics over 100 passes
## number of topics is chosen randomly in this case
## higher number of passes leads to better results but increases complexity 
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus, num_topics=5, id2word = dictionary1, passes=100)

print(lda_model.print_topics(num_topics=5, num_words=3))

【讨论】：