LDA模型主要用来生成TOPIC

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前言

LDA模型需要一定的数学基础去理解，但是理解成黑盒也能一样用。

一、原理

可以通过以下资料详细了解原理。

【python-sklearn】中文文本 | 主题模型分析-LDA(Latent Dirichlet Allocation)_哔哩哔哩_bilibili

https://www.jianshu.com/p/5c510694c07e

主题模型：LDA原理详解与应用_爱吃腰果的李小明的博客-CSDN博客_lda模型

主题模型-潜在狄利克雷分配-Latent Dirichlet Allocation(LDA)_哔哩哔哩_bilibili

隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA），是一种主题模型（topic model），典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题生成。它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出，对文章进行主题归纳，属于无监督学习。

需要区分的是，另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 简称也为LDA）。此LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用

LDA在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。此外LDA的另一个优点则是，对于每一个主题均可找出一些词语来描述它。选择模型中topic的数量——人为设置参数，之后输入的每篇文章都给一个topic的概率 每个topic再给其下单词概率，topic的具体实现由自己来定

具体的生成模型类比如下图所示：

二、代码

1.引入库

import os
import pandas as pd
import re
import jieba
import jieba.posseg as psg

 2.路径读取

output_path = '../result'
file_path = '../data'
os.chdir(file_path)
data=pd.read_excel("data.xlsx")#content type
os.chdir(output_path)
dic_file = "../stop_dic/dict.txt"
stop_file = "../stop_dic/stopwords.txt"

 和相同目录下创建三个文件夹：result、data、stop_dic

3.分词

def chinese_word_cut(mytext):
    jieba.load_userdict(dic_file)
    jieba.initialize()
    try:
        stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8')
    except:
        stopword_list = []
        print("error in stop_file")
    stop_list = []
    flag_list = ['n','nz','vn']
    for line in stopword_list:
        line = re.sub(u'\n|\\r', '', line)
        stop_list.append(line)
    
    word_list = []
    #jieba分词
    seg_list = psg.cut(mytext)
    for seg_word in seg_list:
        word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word)
        find = 0
        for stop_word in stop_list:
            if stop_word == word or len(word)<2:     #this word is stopword
                    find = 1
                    break
        if find == 0 and seg_word.flag in flag_list:
            word_list.append(word)      
    return (" ").join(word_list)

data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)

这一步稍微需要一点时间，分词处理

4.LDA分析

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation

需要sklearn库

def print_top_words(model, feature_names, n_top_words):
    tword = []
    for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):
        print("Topic #%d:" % topic_idx)
        topic_w = " ".join([feature_names[i] for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]])
        tword.append(topic_w)
        print(topic_w)
    return tword

n_features = 1000 #提取1000个特征词语
tf_vectorizer = CountVectorizer(strip_accents = 'unicode',
                                max_features=n_features,
                                stop_words='english',
                                max_df = 0.5,
                                min_df = 10)
tf = tf_vectorizer.fit_transform(data.content_cutted)

n_topics = 8
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics, max_iter=50,
                                learning_method='batch',
                                learning_offset=50,
#                                 doc_topic_prior=0.1,
#                                 topic_word_prior=0.01,
                               random_state=0)
lda.fit(tf)

5.输出每个主题对应词语

n_top_words = 25
tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names()
topic_word = print_top_words(lda, tf_feature_names, n_top_words)

6.输出每篇文章对应主题 

import numpy as np
topics=lda.transform(tf)
topic = []
for t in topics:
    topic.append(list(t).index(np.max(t)))
data['topic']=topic
data.to_excel("data_topic.xlsx",index=False)
topics[0]#0 1 2 

7.可视化 

import pyLDAvis
import pyLDAvis.sklearn
pyLDAvis.enable_notebook()
pic = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer)
pyLDAvis.save_html(pic, 'lda_pass'+str(n_topics)+'.html')
pyLDAvis.show(pic)

8.困惑度

import matplotlib.pyplot as plt
plexs = []
scores = []
n_max_topics = 16
for i in range(1,n_max_topics):
    print(i)
    lda = LatentDirichletAllocation(n_components=i, max_iter=50,
                                    learning_method='batch',
                                    learning_offset=50,random_state=0)
    lda.fit(tf)
    plexs.append(lda.perplexity(tf))
    scores.append(lda.score(tf))

n_t=15#区间最右侧的值。注意：不能大于n_max_topics
x=list(range(1,n_t))
plt.plot(x,plexs[1:n_t])
plt.xlabel("number of topics")
plt.ylabel("perplexity")
plt.show()

n_t=15#区间最右侧的值。注意：不能大于n_max_topics
x=list(range(1,n_t))
plt.plot(x,scores[1:n_t])
plt.xlabel("number of topics")
plt.ylabel("score")
plt.show()

三、实操

运行起来遇到了一些问题，经过查阅搜索都是环境和版本的问题，通过调整版本解决了；建议大家在conda=4.12.0，pandas=1.3.0，pyLDAvis=2.1.2的版本下进行运行，基本不会出现什么问题。

最后的结果如下：

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总结

关于LDA模型理解的还不是很透彻，代码的运行中目前用csv文件的话只要改read_csv()就可以，还出了一些编码解码的问题，大家可以尝试换gbk什么的，菜鸡一枚，希望有大佬可以指教。