我正在尝试Gensim和SciKit learn (Python3)中的主题建模,我想了解更多关于在这两个包中调整超参数的信息。 我在GITHUB上找到了一些相关的讨论,例如"optimize hyperparameters as part of LDA training",但没有完整的文档。 我甚至不确定在SciKit学习中超参数优化是不是可能的。 我非常感谢你的链接或书籍推荐。
在Python.Gensim实现中,我使用LDA进行主题建模,允许我们将alpha设置为'auto‘,如下所示:
alpha ({numpy.ndarray, str}, optional) –
’asymmetric’: Uses a fixed normalized asymmetric prior of 1.0 / topicno.
’auto’: Learns an asymmetric prior from the corpus (not available if distributed==True).
对于
我在scikit中使用了不同版本的TF下手,学习对一些文本数据建模。
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1,stop_words='english')
生成的数据X采用这种格式:
<rowsxcolumns sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with xyz stored elements in Compressed Sparse Row format>
我想用LDA做实验,作为降低稀疏矩阵维数的一种方法。是否有一种简
首先,这是获得执行LDA的语料库的主题分布的正确方法吗?
lda = LdaModel(corpus, num_topics=500, update_every=0, passes=2)
#get the topics distribution of the corpus
result=lda[corpus]
现在,当我将alpha参数添加到LDA并尝试将语料库转换为稀疏矩阵时,出现了问题,如下所示:
1- lda = LdaModel(corpus, num_topics=500, update_every=0, passes=2,alpha=0.5)
2- result=lda
我正在尝试分析新闻片段,以确定危机时期。为了做到这一点,我已经下载了过去7年的新闻文章,并提供了这些文章。现在,我正在对这个数据集应用LDA (潜在狄利克雷分配)模型,以便识别那些显示出经济危机迹象的国家。
我的代码基于Jordan Barber ()的一篇博客文章--这是我目前为止的代码:
import os, csv
#create list with text blocks in rows, based on csv file
list=[]
with open('Testfile.csv', 'r') as csvfile:
emails =
我正在使用Gensim在python中构建一个LDA,我正在努力增加每个主题的打印字数,从默认的10个。我想要20个主题,每个主题30个单词。我们将非常感谢您的任何建议:) # train the LDA model
lda_model = gensim.models.LdaMulticore(bow_corpus, num_topics=20, id2word=dictionary, passes=2, workers=2)
# check out the topics
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
print(
我使用python gensim从231个句子的小语料库中训练一个潜在的Dirichlet分配(LDA)模型。然而,每次我重复这个过程,都会产生不同的主题。
为什么每次都使用相同的LDA参数和语料库生成不同的主题?
和如何稳定主题生成?
我正在使用这个语料库()和这个停止词列表(),下面是我的代码:
from gensim import corpora, models, similarities
from gensim.models import hdpmodel, ldamodel
from itertools import izip
from collections import defa
我使用LDA和gensim进行主题建模。我的数据有23个文档,我希望每个文档都有单独的主题/单词,但是gensim给出了整个文档集的主题。如何为个人文档获取?
dictionary = corpora.Dictionary(doc_clean)
# Converting list of documents (corpus) into Document Term Matrix using
#dictionary prepared above.
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in doc_clean]
# Creating the o
我正在使用Gensim训练一个LDA模型:
dictionary = corpora.Dictionary(section_2_sentence_df['Tokenized_Sentence'].tolist())
dictionary.filter_extremes(no_below=20, no_above=0.7)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in (section_2_sentence_df['Tokenized_Sentence'].tolist())]
num_topics = 15
pa
作为参考,我已经研究了以下问题:
我希望我的LDA模型训练从Gensim分类一个句子下的主题之一,模型创建。长队的东西
lda = models.LdaModel(corpus=corpus, id2word=id2word, num_topics=7, passes=20)
lda.print_topics()
for line in document: # where each line in the document is its own sentence for simplicity
print('Sentence: ', line)
topic =