文本主题分类：使用 LSA、LDA2vec、PLSA、HDP-LDA 和 LDA 进行主题模型拟合

文本主题分类：使用 LSA、LDA2vec、PLSA、HDP-LDA 和 LDA 进行主题模型拟合

本文介绍了如何使用 LSA、LDA2vec、PLSA、HDP-LDA 和 LDA 等主题模型对文本数据进行主题分类。文章包含了 Python 代码示例，展示了如何拟合模型、获取每个评论文本的主题分布以及提取每个主题的名称。

LSA：

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 假设文本数据存储在变量 text_data 中

# 文本特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(text_data)

# 使用 LSA 进行主题分类
lsa_model = TruncatedSVD(n_components=10)  # 假设希望提取 10 个主题
X_lsa = lsa_model.fit_transform(X)

# 获取每个评论文本的主题分布
topic_distribution = lsa_model.transform(X[0])  # 假设获取第一个评论文本的主题分布

# 打印主题分布
print(topic_distribution)

# 获取每个主题的名称
topic_names = ['Topic 1', 'Topic 2', 'Topic 3', ...]  # 根据实际情况给主题命名

# 打印每个评论文本中每一类主题的数量
topic_counts = topic_distribution.argmax(axis=1)
print(topic_counts)

LDA2vec：

from gensim.models import Lda2Vec
from gensim.utils import simple_preprocess

# 假设文本数据存储在变量 text_data 中

# 预处理文本数据
processed_data = [simple_preprocess(doc) for doc in text_data]

# 训练 LDA2vec 模型
model = Lda2Vec(corpus=processed_data, id2word=id2word, num_topics=10, passes=10)

# 获取每个评论文本的主题分布
doc = processed_data[0]  # 假设获取第一个评论文本的主题分布
topic_distribution = model.get_document_topics(doc)

# 打印主题分布
print(topic_distribution)

# 获取每个主题的名称
topic_names = ['Topic 1', 'Topic 2', 'Topic 3', ...]  # 根据实际情况给主题命名

# 打印每个评论文本中每一类主题的数量
topic_counts = [topic[0] for topic in topic_distribution]
print(topic_counts)

PLSA：

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

# 假设文本数据存储在变量 text_data 中

# 文本特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(text_data)

# 使用 PLSA 进行主题分类
plsa_model = LatentDirichletAllocation(n_components=10)  # 假设希望提取 10 个主题
X_plsa = plsa_model.fit_transform(X)

# 获取每个评论文本的主题分布
topic_distribution = plsa_model.transform(X[0])  # 假设获取第一个评论文本的主题分布

# 打印主题分布
print(topic_distribution)

# 获取每个主题的名称
topic_names = ['Topic 1', 'Topic 2', 'Topic 3', ...]  # 根据实际情况给主题命名

# 打印每个评论文本中每一类主题的数量
topic_counts = topic_distribution.argmax(axis=1)
print(topic_counts)

HDP-LDA：

from gensim.models import HdpModel
from gensim.utils import simple_preprocess
from gensim.corpora import Dictionary

# 假设文本数据存储在变量 text_data 中

# 预处理文本数据
processed_data = [simple_preprocess(doc) for doc in text_data]

# 构建词典
id2word = Dictionary(processed_data)

# 构建语料库
corpus = [id2word.doc2bow(doc) for doc in processed_data]

# 训练 HDP-LDA 模型
model = HdpModel(corpus=corpus, id2word=id2word)

# 获取每个评论文本的主题分布
doc = processed_data[0]  # 假设获取第一个评论文本的主题分布
topic_distribution = model[doc]

# 打印主题分布
print(topic_distribution)

# 获取每个主题的名称
topic_names = ['Topic 1', 'Topic 2', 'Topic 3', ...]  # 根据实际情况给主题命名

# 打印每个评论文本中每一类主题的数量
topic_counts = [topic[0] for topic in topic_distribution]
print(topic_counts)

LDA：

from gensim.models import LdaModel
from gensim.utils import simple_preprocess
from gensim.corpora import Dictionary

# 假设文本数据存储在变量 text_data 中

# 预处理文本数据
processed_data = [simple_preprocess(doc) for doc in text_data]

# 构建词典
id2word = Dictionary(processed_data)

# 构建语料库
corpus = [id2word.doc2bow(doc) for doc in processed_data]

# 训练 LDA 模型
model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=id2word, num_topics=10)

# 获取每个评论文本的主题分布
doc = processed_data[0]  # 假设获取第一个评论文本的主题分布
topic_distribution = model.get_document_topics(id2word.doc2bow(doc))

# 打印主题分布
print(topic_distribution)

# 获取每个主题的名称
topic_names = ['Topic 1', 'Topic 2', 'Topic 3', ...]  # 根据实际情况给主题命名

# 打印每个评论文本中每一类主题的数量
topic_counts = [topic[0] for topic in topic_distribution]
print(topic_counts)

请注意，示例代码中的参数和变量名可能需要根据实际情况进行调整，以适应您的数据和需求。