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SciTech-BigDataAIML-Statistical Model-Topics Model主题模型-LDA(Latent Dirichilet Allocation, 潜在狄利克雷分布)

时间:2024-11-11 12:30:00浏览次数:1  
标签:LDA Latent Topics 主题 Allocation Model Dirichilet

SciTech-BigDataAIML-Algorithm-Heuristic启发式-

Statistical Model(统计概率模型) 的一种
Topics Model(主题模型)

LDA(Latent Dirichilet Allocation) Topics Model主题模型。

LDA(Latent Dirichilet Allocation, 潜在狄利克雷分布)是一种 Topics Model(主题模型),
用于在Large Scale Docs(大量文档)自动发现Hidden Topics(隐藏主题)
在NLP和Text Analysis上, LDA被广泛应用于文本分类、文档聚类、信息检索等场景。

LDA的核心思想

Doc(每篇文档) 看作由 Topics(多个主题)构成,
Topic(每个主题)又由 Terms(一组单词)按一定Distribution(概率分布)生成.

from gensim import corpora,models
#假设已经有文本数据
texts=[ ["human","interface","computer"],
        ["survey","user","computer","system","response"] ]

#创建词典和语料库
dictionary=corpora.Dictionary(texts)
corpus=[dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

#使用LDA进行主题分析
lda_model=models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary, passes=10)
topics=lda_model.print_topics(num_words=3)
for topic in topics:
    print(topic)


得到Output(输出)

[(0, '0.177*"computer" + 0.176*"user" + 0.176*"survey"'),
 (1, '0.230*"computer" + 0.228*"interface" + 0.228*"human"')]

标签:LDA,Latent,Topics,主题,Allocation,Model,Dirichilet
From: https://www.cnblogs.com/abaelhe/p/18539454

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