Тематическое моделирование с использованием Latent Dirichlet Allocation (LDA) на Python

Тематическое моделирование с использованием Latent Dirichlet Allocation (LDA) на Python

Тематическое моделирование является мощным инструментом для анализа текстовых данных, позволяющим выявлять скрытые темы в больших наборах документов. Одним из популярных методов тематического моделирования является Latent Dirichlet Allocation (LDA). Давайте рассмотрим, как использовать LDA на Python с помощью библиотеки Gensim.

1. Установка библиотеки Gensim:

Для начала установим библиотеку Gensim с помощью pip:

pip install gensim

2. Пример кода для тематического моделирования с использованием LDA:

import gensim
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel
from pprint import pprint

documents = ["Текст документа 1", "Текст документа 2", "Текст документа 3"]

# Предобработка текста и создание словаря
texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in documents]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# Обучение модели LDA
lda_model = LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=15)

# Вывод результатов
pprint(lda_model.print_topics())

Этот пример кода демонстрирует основные шаги для использования LDA с помощью библиотеки Gensim. Мы создаем список документов, предобрабатываем текст, создаем словарь и корпус, затем обучаем модель LDA и выводим полученные темы.

Таким образом, тематическое моделирование с использованием LDA на Python может быть легко реализовано с помощью библиотеки Gensim, что делает его доступным для исследования и анализа текстовых данных.

Создана 14.11.2023