主题模型分析_主题分析

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详细版代码入口：如何用Python从海量文本抽取主题？

概念

主题：自动将文本语料库编码为一组具有实质性意义的类别

主题分析的典型代表：隐含狄利克雷分布（LDA）

LDA

最明显的特征：能够将若干文档自动编码分类为一定数量的主题。

主题数量需要人为确定主题数量

原理

通过对比新旧文档来判断模型的好坏，然后在不同参数的很多模型找到最优模型。

 

 

代码

导入sklearn模块：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation

 定义函数print_top_words：

def print_top_words(model, feature_names, n_top_words):
    tword = []
    for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):
        print("Topic #%d:" % topic_idx)
        topic_w = " ".join([feature_names[i] for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]])
        tword.append(topic_w)
        print(topic_w)
    return tword

 将数据进行转化：

CountVectorizer统计词频，文中代码限定term出现次数必须大于10。

n_features = 1000 #提取1000个特征词语
tf_vectorizer = CountVectorizer(strip_accents = 'unicode',
                                max_features=n_features,
                                stop_words='english',
                                max_df = 0.5,
                                min_df = 10)
tf = tf_vectorizer.fit_transform(data.content_cutted)

主题模型训练 

n_topics = 8#人为定义主题数量
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics, max_iter=50,
                                learning_method='batch',
                                learning_offset=50,
#                                 doc_topic_prior=0.1,
#                                 topic_word_prior=0.01,
                               random_state=0)
lda.fit(tf)

 LatentDirichletAllocation函数：

n_components=n_topics     表示隐含主题数K

max_iter=50     表示EM算法的最大迭代次数为10
learning_method='batch'      表示LDA的求解算法为 ‘batch’，变分推断EM算法
learning_offset=50      表示仅仅在算法使用”online”时有意义。用来减小前面训练样本批次对最终模型的影响。

α相当于 doc_topic_prior，β相当于topic_word_prior，前者我们一般定义为0.1，后者为0.01。

α，β如果不设置，则都默认为1/n_topics

方法：

fit(X[, y])：利用训练数据训练模型，输入的X为文本词频统计矩阵。

n_top_words = 25#打印每个主题下面的前25个词语
tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names()
topic_word = print_top_words(lda, tf_feature_names, n_top_words)

运行结果：（主题的名字需要自定义） 

 

确定最优的主题数量

主题数量不能过多，不然会导致过分分类

可视化

import pyLDAvis
import pyLDAvis.sklearn
 
pyLDAvis.enable_notebook()
pic = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer)
pyLDAvis.display(pic)
pyLDAvis.save_html(pic, 'lda_pass'+str(n_topics)+'.html')
pyLDAvis.display(pic)
#去工作路径下找保存好的html文件
#和视频里讲的不一样，目前这个代码不需要手动中断运行，可以快速出结果

结果显示：

每个圈代表一个主题，主题之间相距越远，表示主题之间相似度越小，分化效果越好。

 

主题困惑度（更严谨）

一般来说，最低的主题困惑度对应的主题数是最优的。

import matplotlib.pyplot as plt
 
plexs = []
scores = []
n_max_topics = 16
for i in range(1,n_max_topics):
    print(i)
    lda = LatentDirichletAllocation(n_components=i, max_iter=50,
                                    learning_method='batch',
                                    learning_offset=50,random_state=0)
    lda.fit(tf)
    plexs.append(lda.perplexity(tf))
    scores.append(lda.score(tf))
 
n_t=15#区间最右侧的值。注意：不能大于n_max_topics
x=list(range(1,n_t+1))
plt.plot(x,plexs[0:n_t])
plt.xlabel("number of topics")
plt.ylabel("perplexity")
plt.show()

结果显示：

根据手肘法，缩减横向坐标的取值范围，可以发现x=8时，有一个低谷，我觉得是相当于极小值。

 关于困惑度可参考：折肘法+困惑度确定LDA主题模型的主题数_巴基海贼王的博客-CSDN博客_lda主题数

输出结果

import numpy as np
 
topics=lda.transform(tf)
 
topic = []
for t in topics:
    topic.append("Topic #"+str(list(t).index(np.max(t))))
data['概率最大的主题序号']=topic
data['每个主题对应概率']=list(topics)
data.to_excel("data_topic.xlsx",index=False)