Python的LDA模型（Latent Dirichlet Allocation）是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主題建模算法，可用于從文本數(shù)據(jù)中識(shí)別隱藏的話題。該算法在應(yīng)用程序中的多個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，例如文本挖掘、情感分析、內(nèi)容推薦和廣告定位等。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import gensim
from gensim import models
from gensim.utils import simple_preprocess
from gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS
from nltk.stem import WordNetLemmatizer, SnowballStemmer
from nltk.stem.porter import *
np.random.seed(2021)
df = pd.read_csv('news.csv')
stemmer = SnowballStemmer('english')
def lemmatize_stemming(text):
return stemmer.stem(WordNetLemmatizer().lemmatize(text, pos='v'))
def preprocess(text):
result = []
for token in simple_preprocess(text):
if token not in STOPWORDS and len(token) >3:
result.append(lemmatize_stemming(token))
return result
processed_docs = df['text'].map(preprocess)
dictionary = gensim.corpora.Dictionary(processed_docs)
dictionary.filter_extremes(no_below=5, no_above=0.5, keep_n=100000)
bow_corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in processed_docs]
lda_model = models.ldamodel.LdaModel(bow_corpus, num_topics=10, id2word=dictionary, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True)
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
print('Topic: {} \nWords: {}'.format(idx, topic))

以上代碼展示了如何使用Python中的Gensim庫實(shí)現(xiàn)LDA模型。

在本示例中，我們從輸入的新聞文本數(shù)據(jù)中去除了停用詞、進(jìn)行了分詞、詞干化和詞形還原等文本預(yù)處理步驟。然后我們創(chuàng)建了詞典，過濾了低頻詞和高頻詞。使用LDA模型進(jìn)行訓(xùn)練，并得到了輸出的主題詞。

該LDA模型的輸出結(jié)果可幫助我們更好地理解文本數(shù)據(jù)中的主題。通過處理新聞數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)這些新聞涉及到的主題包括政治、經(jīng)濟(jì)、金融、科技等領(lǐng)域。