Python：对excel中content一列的文本进行LDA2vec主题建模全过程包括数据预处理、数据清洗、主题数目选取计算、主题可视化、关键主题文本显示等

首先，需要安装lda2vec和其他相关的Python库，如numpy、pandas、gensim、spacy、matplotlib等。

数据预处理：

1.读取excel文件，获取content列的文本数据。

2.使用正则表达式去除文本中的特殊字符、标点符号、数字等。

3.将文本转换为小写字母，并去除停用词和单词长度小于3的词语。

4.使用spacy进行词性标注，仅保留名词、动词、形容词等有意义的词语。

5.将处理后的文本数据保存到新的文本文件中。

数据清洗：

1.使用gensim库将处理后的文本数据转换为gensim的corpus格式。

2.使用lda2vec库中的prepare_topics函数进行主题数目选取计算，获得最佳主题数。

3.使用lda2vec库中的Lda2Vec类对文本数据进行主题建模。

4.使用matplotlib库将主题可视化，展示各个主题的关键词语和权重。

关键主题文本显示：

1.使用Lda2Vec类中的print_topic_words函数，获取每个主题的关键词语。

2.根据关键词语，从原始文本中获取与该主题相关的文本数据。

3.将获取的文本数据输出到新的文本文件中，作为该主题的关键文本展示