【重磅】NLP实战之BERTopic主题模型分析（pycharm版）_通过c-tf-idf算法提取主题候选词。 stop_words: 设置停用词语言。

目录

1.环境准备

2.环境搭建

2.1 创建虚拟环境

2.2 激活虚拟环境

2.3 依赖库安装

2.4 主要依赖库版本交代

3 代码实例

3.1 数据准备与预处理

2 BERTopic Moudel构建

2.1 导入bertopic及相关第三方库

2.2 嵌入文档

2.3 聚类文档

2.3.1 向量降维

2.3.2 聚类

2.4 构建表征主题

2.4.1 c-TF-IDF

2.4.2 训练bertopic主题模型

2.4.3 文档主题概率

3 BERTopic可视化

3.1 主题-词概率分布

3.2 文档主题聚类

3.3 聚类分层

3.4 主题相似度热力图

3.5 每个主题的单词得分下降图

3.6 隐含主题主题分布图

结语

1.环境准备

之前写了一篇NLP实战之BERTopic主题模型分析，由于没有说明是在jupyter notebook中的运行的，所以很多小伙伴去pycharm中运行，没有结果也没有可视化的图片。这篇博客将完美解决！

conda==4.9.2

python==3.8

2.环境搭建

2.1 创建虚拟环境

在cmd（命令提示符）中，进行搭建一个虚拟环境，名称为zhuti，设置python版本为3.8。

conda create -n zhuti python==3.8

2.2 激活虚拟环境

继续输入命令，激活环境（后续安装的依赖库都需要在zhuti这个虚拟环境下）。

conda activate zhuti

2.3 依赖库安装

安装bertopic，openpyxl，kaleido。

pip install bertopic
pip install openpyxl
pip install kaleido

2.4 主要依赖库版本交代

博主在这里交代一下自己第三方依赖库的版本，比较给代码，不给依赖，跟耍lm有什么区别？哈哈

bertopic == 0.16.0
numpy    == 1.24.4
pandas   == 2.0.3
openpyxl == 3.1.2
kaleido  == 0.2.1
tqdm     == 4.66.2

请大家按需安装即可（有的库在安装bertopic时候已经安装了，主要是为了大家出现bug时候对照一下依赖库的版本）。

 接下来，话不多说，直接上实例代码。

3 代码实例

3.1 数据准备与预处理

在进行主题分析之前，先进行数据准备和预处理：

3.1.1 数据准备：首先，我们需要准备文本数据。这可以是一组文档，例如新闻文章、论文摘要或任何其他文本数据。这里我选取的是WOS核心合集中图情领域关于VR和metaverse的500篇论文摘要。文件类型是xlsx格式的excel文件。如果要加载csv只需要将读取文件部分的代码修改一下即可。

import os
import pandas as pd
import re
 
output_path = 'D:/notebook/LDAsklearn_origin/result'
file_path = 'D:/notebook/BERTopic/data'
os.chdir(file_path)
data=pd.read_excel("dataset.xlsx").astype(str)#content type
#加载csv文件
#data=pd.read_csv("dataset.csv").astype(str)#content type
os.chdir(output_path)
dic_file = "D:/notebook/LDAsklearn_origin/stop_dic/dict.txt"
stop_file = "D:/notebook/LDAsklearn_origin/stop_dic/stop_words.txt"

3.1.2 数据预处理：这里可以采用jieba（中文分词）、NLTK（英文分词）等库做相应的处理。我只是做了一个简单的示例，所以在数据预处理时，只是进行了去除停用词，后续可以使用NLTK进行完善。（有小伙伴提到了，这里想用jieba对中文进行预处理，直接让大语言模型修改即可）。

def english_word_cut(mytext):
    stop_list = []
    try:
        with open(stop_file, encoding='utf-8') as stopword_list:
            stop_list = [line.strip() for line in stopword_list]
    except FileNotFoundError:
        print(f"Error: Stop file '{stop_file}' not found.")
    word_list = []
    # 使用正则表达式将文本分割为单词
    words = re.findall(r'\b\w+\b', mytext)   
    for word in words:
        # 将单词转换为小写，以便统一处理
        word = word.lower()
        # 如果单词在停用词列表中，跳过该单词
        if word in stop_list or len(word) < 2:
            continue        
        word_list.append(word)    
    return " ".join(word_list)
 
data["content_cutted"] = data.content.apply(english_word_cut)
print(data["content_cutted"])

2 BERTopic Moudel构建

接下来，让我们看一下BERTopic主题模型分析的流程：

2.1 导入bertopic及相关第三方库

from bertopic import BERTopic
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from umap import UMAP
from hdbscan import HDBSCAN
from bertopic.vectorizers import ClassTfidfTransformer

在安装bertopic第三方库时可能会出现很多问题，后续我会专门写一篇讲解如何安装bertopic的文章

2.2 嵌入文档

使用默认的英文文本嵌入模型all-MiniLM-L6-v2进行文档嵌入，paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 支持中文或其他50多种语言，该模型与基本模型非常相似，但经过多种语言训练，并且体系结构略有不同。这里建议大家在使用的时候先去huggingface.co网站把模型下载到本地。一方面，可以大大减少嵌入的时间，另一方面，避免在使用SentenceTransformer时访问失败。

# Step 1 - Embed documents
embedding_model = SentenceTransformer('D:/notebook/BERTopic/all-MiniLM-L6-v2')

SentenceTransformer:all-MiniLM-L6-v2（英文）、paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2（中文或其他）

2.3 聚类文档

先利用UMAP算法降低嵌入的维数，再运用HDBSCAN算法创建语义相似文档的聚类。

2.3.1 向量降维

使用UMAP进行词嵌入向量降维，

# Step 2 - Reduce dimensionality
umap_model = UMAP(n_neighbors=15, n_components=5,min_dist=0.0,metric='cosine')

 n_neighbors：近似最近邻数。它控制了UMAP局部结构与全局结构的平衡，数值较小时，UMAP会更加关注局部结构，反之，会关注全局结构，丢掉一些细节。

 n_components：设置将数据嵌入的降维空间的维数。

 min_dist：点之间的最小距离。此参数控制UMAP聚集在一起的紧密程度，值较小时，会更紧密，反之，会更松散。

2.3.2 聚类

使用HDBSCAN对降维向量聚类，聚类方法不局限于HDBSCAN，也可以使用K-means聚类等。一般常用HDBSCAN聚类方法。

# Step 3 - Cluster reduced embeddings
hdbscan_model = HDBSCAN(min_cluster_size=10, metric='euclidean', prediction_data=True)

 min_cluster_size：控制集群的最小大小,它通常设置为默认值10。值越大，集群越少但规模更大，而值越小，微集群越多。

 metric：用于计算距离,通常使用默认值euclidean.

 prediction_data：一般始终将此值设置为True，可以预测新点。如果不进行预测，可以将其设置为False。

2.4 构建表征主题

2.4.1 c-TF-IDF

通过c-TF-IDF算法提取主题候选词。

# Step 4 - Create topic representation
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer_model = CountVectorizer(stop_words="english")
ctfidf_model = ClassTfidfTransformer()

stop_words: 设置停用词语言。 

2.4.2 训练bertopic主题模型

topic_model = BERTopic(
    embedding_model=embedding_model,    # Step 1 - Extract embeddings
    umap_model=umap_model,              # Step 2 - Reduce dimensionality
    hdbscan_model=hdbscan_model,        # Step 3 - Cluster reduced embeddings
    vectorizer_model=vectorizer_model,  # Step 4 - Tokenize topics
    ctfidf_model=ctfidf_model,          # Step 5 - Extract topic words
    diversity=0.5,                      # Step 6 - Diversify topic words
    nr_topics='none',
    top_n_words = 10
)

top_n_words：设置提取的每个主题的字数，通常为10-30之间。

min_topic_size：设置主题最小大小，值越低，创建的主题就越多。值太高，则可能根本不会创建任何主题。

nr_topics：设置主题数量，可以设置为一个具体的数字，也可设置为‘none’不进行主题数量约束，设置为‘auto’则自动进行约束。

diversity：是否使用MMR（最大边际相关性）来多样化主题表示，可以设置0~1之间的值，0表示完全不多样化，1表示最多样化，设置为‘none’，不会使用MMR。

2.4.3 文档主题概率

使用fit_transform对输入文本向量化，然后使用topic_model模型提取主题topics，并且计算主题文档概率probabilities。将文档主题概率赋值给document_info，然后print即可。

filtered_text = data["content_cutted"].tolist()
topics, probabilities = topic_model.fit_transform(filtered_text)
 
document_info = topic_model.get_document_info(filtered_text)
print(document_info)

​

查看每个主题数量

topic_freq = topic_model.get_topic_freq()
print(topic_freq)

其中-1为噪声，没有聚到任何一类中。

查看某个主题-词的概率分布，比如查看第一个主题。就是get_topic(0)。

topic = topic_model.get_topic(0)
print(topic)

​

3 BERTopic可视化

BERTopic还提供了丰富的可视化工具，可以帮助您理解生成的主题。

3.1 主题-词概率分布

之前不能生成可视化的结果图，主要原因是pycharm没有jupyter notebook的交互功能。所以这里只需要把结果图赋值给pic_bar，然后用pio.show()查看。

pic_bar = topic_model.visualize_barchart()
pio.show(pic_bar)

​

3.2 文档主题聚类

embeddings = embedding_model.encode(filtered_text, show_progress_bar=False)
 
# Run the visualization with the original embeddings
pic_doc = topic_model.visualize_documents(filtered_text, embeddings=embeddings)
pio.show(pic_doc)

​

3.3 聚类分层

pic_hie = topic_model.visualize_hierarchy()
pio.show(pic_hie)

​

3.4 主题相似度热力图

pic_heat = topic_model.visualize_heatmap()
pio.show(pic_heat)

​

3.5 每个主题的单词得分下降图

pic_term_rank = topic_model.visualize_term_rank()
pio.show(pic_term_rank)

3.6 隐含主题主题分布图

pic_topics = topic_model.visualize_topics()
pio.show(pic_topics)

​

结语

这次的分享就到这里了，如果大家觉得写的不错的话，可以点赞，收藏加关注！您们的支持就是我创作的最大的动力！感谢阅读！如果您想深入了解BERTopic，不妨尝试在自己的数据集上应用它，以发掘更多有趣的主题！