​「Python大数据」LDA主题分析模型_lda代码

前言

本文主要介绍通过python实现数据聚类、脚本开发、办公自动化。读取voc数据，聚类voc数据。

一、业务逻辑

• 读取voc数据采集的数据
• 批处理，使用jieba进行分词，去除停用词
• LDA模型计算词汇和每个词的频率
• 将可视化结果保存到HTML文件中

二、具体产出

三、执行脚本

python lda.py
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四、关键代码

# LDA主题分析模型
import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
import pyLDAvis

fileName = "100005785591" # 文件名

# 加载停用词
with open('stopwordsfull', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = set([line.strip() for line in f])

# 加载业务域名词
with open('luyouqi.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    business_terms = 
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