困惑度、主题一致性，lda模型找出主题相关词_困惑度和一致性

困惑度perplexity：句子的概率的倒数。如果句子的概率越大，说明这句话越符合人话的规律，即p（句子），pp困惑度越小。模型对该句子就越不困惑。


通俗一点解释下就是，困惑度表示的对于一篇文章来说，我们有多不确定它是属于某个主题的。即主题的个数越多，模型的困惑度就越低，但是注意一点，当主题数很多的时候，生成的模型往往会过拟合，所以不能单纯依靠困惑度来判断一个模型的好坏。这时候我们的另一个判断标准就有作用了。biubiu~一致性！
困惑度可视化：

def perplexity_visible_model(self, topic_num, data_num):
        '''
        @description: 绘制困惑度-主题数目曲线
        @param {type} 
        @return: 
        '''
        # texts = self.fenci_data()
        _, corpus = self.weibo_lda()
        x_list = []
        y_list = []
        for i in range(1,topic_num):
            model_name = './lda_{}_{}.model'.format(i, data_num)
            try:
                lda = models.ldamodel.LdaModel.load(model_name)-
                perplexity = lda.log_perplexity(corpus)
                print(perplexity)
                x_list.append(i)
                y_list.append(perplexity)
            except Exception as e:
                print(e)
        plt.xlabel('num topics')
        plt.ylabel('perplexity score')
        plt.legend(('perplexity_values'), loc='best')
        plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

主题一致性：coherence。更高的一致性分数表示更好的aspect可解释性，意味着更有意义，还有语义上更连贯。

def visible_model(self, topic_num, data_num):
        '''
        @description: 可视化模型
        @param :topic_num:主题的数量
        @param :data_num:数据的量
        @return: 可视化lda模型
        '''
        dictionary, _ = self.weibo_lda()
        texts = self.fenci_data()
        x_list = []
        y_list = []
        for i in range(1,topic_num):
            model_name = './lda_{}_{}.model'.format(i, data_num)
            try:
                lda = models.ldamodel.LdaModel.load(model_name)
                cv_tmp = CoherenceModel(model=lda, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
                x_list.append(i)
                y_list.append(cv_tmp.get_coherence())
            except:
                print('没有这个模型:{}'.format(model_name))
        plt.plot(x_list, y_list)
        plt.xlabel('num topics')
        plt.ylabel('coherence score')
        plt.legend(('coherence_values'), loc='best')
        plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

可借鉴网址：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/106982034
实战：

#找到最佳k通过主题一致性得分去找 
import tomotopy as tp
tp.isa
def find_k(docs,min_k=1,max_k=20,min_df=2):
    #min_df 词语最少出现在两个文档中
    import matplotlib.pyplot as plt
    scores = []
    for k in range(min_k,max_k):
        mdl = tp.LDAModel(min_df = min_df,k = k,seed = 555)
        #print("mdl",mdl)
        for words in docs:
            if words:
                mdl.add_doc(words)
        mdl.train(20)
        coh = tp.coherence.Coherence(mdl)
        scores.append(coh.get_score())
    plt.plot(range(min_k,max_k),scores)
    plt.xlabel("number of topics")
    plt.ylabel("coherence")
    plt.show()
find_k(docs =df['words'],min_k=1,max_k=40,min_df=2)
                
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

通过图形，我暂时将主题定为10个。其中的tomotopy可见网址：tomotopy | 速度最快的LDA主题模型