Python+gensim【中文LDA】简洁模型

文章目录

• 0、原理
• 1、代码实现
• 2、过程详解
• 2.1、打印中间件
• 2.2、dictionary.doc2bow函数
• 2.3、主题推断
• 2.4、词和主题的关系
• 3、其它补充

0、原理

• LDA文档主题生成模型，也称三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。
• gensim流程
  

1、代码实现

from gensim import corpora, models
import jieba.posseg as jp, jieba
# 文本集
texts = [
    '美国教练坦言，没输给中国女排，是输给了郎平',
    '美国无缘四强，听听主教练的评价',
    '中国女排晋级世锦赛四强，全面解析主教练郎平的执教艺术',
    '为什么越来越多的人买MPV，而放弃SUV？跑一趟长途就知道了',
    '跑了长途才知道，SUV和轿车之间的差距',
    '家用的轿车买什么好']
# 分词过滤条件
jieba.add_word('四强', 9, 'n')
flags = ('n', 'nr', 'ns', 'nt', 'eng', 'v', 'd')  # 词性
stopwords = ('没', '就', '知道', '是', '才', '听听', '坦言', '全面', '越来越', '评价', '放弃', '人')  # 停词
# 分词
words_ls = []
for text in texts:
    words = [word.word for word in jp.cut(text) if word.flag in flags and word.word not in stopwords]
    words_ls.append(words)
# 构造词典
dictionary = corpora.Dictionary(words_ls)
# 基于词典，使【词】→【稀疏向量】，并将向量放入列表，形成【稀疏向量集】
corpus = [dictionary.doc2bow(words) for words in words_ls]
# lda模型，num_topics设置主题的个数
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
# 打印所有主题，每个主题显示4个词
for topic in lda.print_topics(num_words=4):
    print(topic)
# 主题推断
print(lda.inference(corpus))

结果

主题0（体育）：‘0.081*“郎平” + 0.080*“中国女排” + 0.077*“输给” + 0.074*“主教练”’
主题1（汽车）：‘0.099*“长途” + 0.092*“SUV” + 0.084*“跑” + 0.074*“轿车”’

2、过程详解

2.1、打印中间件

print(words_ls)

[[‘美国’, ‘输给’, ‘中国女排’, ‘输给’, ‘郎平’],
[‘美国’, ‘无缘’, ‘四强’, ‘主教练’],
[‘中国女排’, ‘晋级’, ‘世锦赛’, ‘四强’, ‘主教练’, ‘郎平’, ‘执教’, ‘艺术’],
[‘买’, ‘MPV’, ‘SUV’, ‘跑’, ‘长途’],
[‘跑’, ‘长途’, ‘SUV’, ‘轿车’, ‘差距’],
[‘家用’, ‘轿车’, ‘买’]]

print(dictionary.token2id)

{‘中国女排’: 0, ‘美国’: 1, ‘输给’: 2, ‘郎平’: 3, ‘主教练’: 4, ‘四强’: 5, ‘无缘’: 6, ‘世锦赛’: 7, ‘执教’: 8, ‘晋级’: 9, ‘艺术’: 10, ‘MPV’: 11, ‘SUV’: 12, ‘买’: 13, ‘跑’: 14, ‘长途’: 15, ‘差距’: 16, ‘轿车’: 17, ‘家用’: 18}

print(corpus)

[[(0, 1), (1, 1), (2, 2), (3, 1)],
[(1, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1)],
[(0, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (7, 1), (8, 1), (9, 1), (10, 1)],
[(11, 1), (12, 1), (13, 1), (14, 1), (15, 1)],
[(12, 1), (14, 1), (15, 1), (16, 1), (17, 1)],
[(13, 1), (17, 1), (18, 1)]]

print(lda)

LdaModel(num_terms=19, num_topics=2, decay=0.5, chunksize=2000)

2.2、dictionary.doc2bow函数

[‘美国’, ‘输给’, ‘中国女排’, ‘输给’, ‘郎平’]

↓↓↓【词→ID】
↓↓↓（美国→0、输给→2、中国女排→1、郎平→3）

[0, 2, 1, 2, 3]

↓↓↓【生成稀疏向量】
↓↓↓（2有两个，其它只有一个）

[(0, 1), (1, 1), (2, 2), (3, 1)]

…

2.3、主题推断

for e, values in enumerate(lda.inference(corpus)[0]):
    print(texts[e])
    for ee, value in enumerate(values):
        print('\t主题%d推断值%.2f' % (ee, value))

  美国教练坦言，没输给中国女排，是输给了郎平
    主题0推断值5.29
    主题1推断值0.71
  美国无缘四强，听听主教练的评价
    主题0推断值4.44
    主题1推断值0.56
  中国女排晋级世锦赛四强，全面解析主教练郎平的执教艺术
    主题0推断值8.44
    主题1推断值0.56
  为什么越来越多的人买MPV，而放弃SUV？跑一趟长途就知道了
    主题0推断值0.54
    主题1推断值5.46
  跑了长途才知道，SUV和轿车之间的差距
    主题0推断值0.56
    主题1推断值5.44
  家用的轿车买什么好
    主题0推断值0.68
    主题1推断值3.32

text5 = '中国女排将在郎平的率领下向世界女排三大赛的三连冠发起冲击'
bow = dictionary.doc2bow([word.word for word in jp.cut(text5) if word.flag in flags and word.word not in stopwords])
ndarray = lda.inference([bow])[0]
print(text5)
for e, value in enumerate(ndarray[0]):
    print('\t主题%d推断值%.2f' % (e, value))

  中国女排将在郎平的率领下向世界女排三大赛的三连冠发起冲击
    主题0推断值2.40
    主题1推断值0.60

2.4、词和主题的关系

word_id = dictionary.doc2idx(['长途'])[0]
for i in lda.get_term_topics(word_id):
    print('【长途】与【主题%d】的关系值：%.2f%%' % (i[0], i[1]*100))

  【长途】与【主题0】的关系值：1.61%
  【长途】与【主题1】的关系值：7.41%

3、其它补充

• 阅读扩展
  jieba中文分词
  文本相似度分析

• 翻译

LDA

Latent Dirichlet Allocation

latent

潜在的

allocation

n. 分配；定位（allocation）

inference

n. 推理

term

术语；学期；

doc2bow

document to bag of words（词袋）

doc2idx

document to index