Python LDA 是一款用于主題建模的工具包。它基于貝葉斯概率模型，并且實(shí)現(xiàn)了一系列高效的算法。在使用 Python LDA 進(jìn)行主題建模時(shí)，需要進(jìn)行以下幾個(gè)步驟：

引入必要的庫
import numpy as np
import lda
加載語料庫
documents = ["這是一篇文檔", "這是另一篇文檔", ...]
vocab = ["單詞1", "單詞2", ...]
將文檔轉(zhuǎn)換為詞袋模型（Bag of Words）
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=vocab)
X = vectorizer.transform(documents)
構(gòu)建 LDA 模型
model = lda.LDA(n_topics=10, n_iter=1000, random_state=1)
model.fit(X)
輸出每個(gè)主題的單詞分布
topic_word = model.topic_word_ # shape (n_topics, n_words)
for i, topic_dist in enumerate(topic_word):
top_words = np.array(vocab)[np.argsort(topic_dist)][:-11:-1]
print('Topic {}: {}'.format(i, ' '.join(top_words)))

以上是使用 Python LDA 進(jìn)行主題建模的基本步驟。通過這些步驟，我們可以建立一個(gè)主題模型，并得到每個(gè)主題的單詞分布。當(dāng)然，這只是 LDA 的一個(gè)簡單應(yīng)用，還有更多的高級用法可以去嘗試。