scikit-learn LDA
LDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中
主要参数
- n_components: 即我们的隐含主题数𝐾,需要调参。𝐾的大小取决于我们对主题划分的需求，比如我们只需要类似区分是动物，植物，还是非生物这样的粗粒度需求，那么𝐾值可以取的很小，个位数即可。如果我们的目标是类似区分不同的动物以及不同的植物，不同的非生物这样的细粒度需求，则𝐾值需要取的很大，比如上千上万。此时要求我们的训练文档数量要非常的多。
- doc_topic_prior:即我们的文档主题先验Dirichlet分布𝜃𝑑的参数𝛼。一般如果我们没有主题分布的先验知识，可以使用默认值1/𝐾。
- topic_word_prior:即我们的主题词先验Dirichlet分布𝛽𝑘的参数𝜂。一般如果我们没有主题分布的先验知识，可以使用默认值 1/𝐾.
- learning_method: 即LDA的求解算法。有 ‘batch’ 和 ‘online’两种选择。 ‘batch’即我们在原理篇讲的变分推断EM算法，而"online"即在线变分推断EM算法，在"batch"的基础上引入了分步训练，将训练样本分批，逐步一批批的用样本更新主题词分布的算法。默认是"online"。选择了‘online’则我们可以在训练时使用partial_fit函数分布训练。不过在scikit-learn 0.20版本中默认算法会改回到"batch"。建议样本量不大只是用来学习的话用"batch"比较好，这样可以少很多参数要调。而样本太多太大的话，"online"则是首选了。
- learning、_decay：仅仅在算法使用"online"时有意义，取值最好在(0.5, 1.0]，以保证"online"算法渐进的收敛。主要控制"online"算法的学习率，默认是0.7。一般不用修改这个参数。
- learning_offset：仅仅在算法使用"online"时有意义，取值要大于1。用来减小前面训练样本批次对最终模型的影响。
- max_iter ：EM算法的最大迭代次数。
- total_samples：仅仅在算法使用"online"时有意义， 即分步训练时每一批文档样本的数量。在使用partial_fit函数时需要。
- batch_size: 仅仅在算法使用"online"时有意义， 即每次EM算法迭代时使用的文档样本的数量。
- mean_change_tol :即E步更新变分参数的阈值，所有变分参数更新小于阈值则E步结束，转入M步。一般不用修改默认值。
- max_doc_update_iter: 即E步更新变分参数的最大迭代次数，如果E步迭代次数达到阈值，则转入M步。
从上面可以看出，如果learning_method使用"batch"算法，则需要注意的参数较少，则如果使用"online",则需要注意"learning_decay", "learning_offset"，“total_samples”和“batch_size”等参数。无论是"batch"还是"online", n_topics(𝐾), doc_topic_prior(𝛼), topic_word_prior(𝜂)都要注意。如果没有先验知识，则主要关注与主题数𝐾。可以说，主题数𝐾是LDA主题模型最重要的超参数。
参考代码
- 文档nlp_test0.txt内容:
沙瑞金赞叹易学习的胸怀，是金山的百姓有福，可是这件事对李达康的触动很大。易学习又回忆起他们三人分开的前一晚，大家一起喝酒话别，易学习被降职到道口县当县长，王大路下海经商，李达康连连赔礼道歉，觉得对不起大家，他最对不起的是王大路，就和易学习一起给王大路凑了5万块钱，王大路自己东挪西撮了5万块，开始下海经商。没想到后来王大路竟然做得风生水起。沙瑞金觉得他们三人，在困难时期还能以沫相助，很不容易。
- 文档nlp_test2.txt内容:
沙瑞金向毛娅打听他们家在京州的别墅，毛娅笑着说，王大路事业有成之后，要给欧阳菁和她公司的股权，她们没有要，王大路就在京州帝豪园买了三套别墅，可是李达康和易学习都不要，这些房子都在王大路的名下，欧阳菁好像去住过，毛娅不想去，她觉得房子太大很浪费，自己家住得就很踏实。
- 文档nlp_test4.txt内容:
347年（永和三年）三月，桓温兵至彭模（今四川彭山东南），留下参军周楚、孙盛看守辎重，自己亲率步兵直攻成都。同月，成汉将领李福袭击彭模，结果被孙盛等人击退；而桓温三战三胜，一直逼近成都。
- 文档stop_words.txt内容: <a href="https://blog.csdn.net/leiting_imecas/article/details/52154208">stopWords.txt</a>
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
jieba.suggest_freq('沙瑞金', True)
jieba.suggest_freq('易学习', True)
jieba.suggest_freq('王大路', True)
jieba.suggest_freq('京州', True)
with open('../data/lda/nlp_test0.txt') as f:
document = f.read()
document_cut = jieba.cut(document)
result = ' '.join(document_cut)
with open('../data/lda/nlp_test1.txt', 'w') as f2:
f2.write(result)
f.close()
f2.close()
#从文件导入停用词表
stpwrdpath = "../data/lda/stop_words.txt"
stpwrd_dic = open(stpwrdpath, 'rb')
stpwrd_content = stpwrd_dic.read()
#将停用词表转换为list
stpwrdlst = stpwrd_content.splitlines()
stpwrd_dic.close()
with open('../data/lda/nlp_test1.txt') as f3:
res1 = f3.read()
# print(res1)
#doc2处理
with open('../data/lda/nlp_test2.txt') as f:
document2 = f.read()
document2_cut = jieba.cut(document2)
result = ' '.join(document2_cut)
with open('../data/lda/nlp_test3.txt', 'w') as f2:
f2.write(result)
f.close()
f2.close()
with open('../data/lda/nlp_test3.txt') as f4:
res2 = f4.read()
# print res2
jieba.suggest_freq('桓温', True)
with open('../data/lda/nlp_test4.txt') as f:
document3 = f.read()
document3_cut = jieba.cut(document3)
result = ' '.join(document3_cut)
with open('../data/lda/nlp_test5.txt', 'w') as f3:
f3.write(result)
f.close()
f3.close()
with open('../data/lda//nlp_test5.txt') as f5:
res3 = f5.read()
# corpus = [res1,res2,res3]
corpus = [res1,res2,res3]
cntVector = CountVectorizer(stop_words=stpwrdlst)
cntTf = cntVector.fit_transform(corpus)
# print(type(cntTf))
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=2,learning_offset=50.)
docres = lda.fit_transform(cntTf)
# print(docres)
print(lda.components_)
def print_top_words(model, feature_names, n_top_words):
#打印每个主题下权重较高的term
for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):
print("Topic #%d:" % topic_idx)
print(" ".join([feature_names[i]
for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]]))
print
#打印主题-词语分布矩阵
print (model.components_)
n_top_words=20
tf_feature_names = cntVector.get_feature_names()
print_top_words(lda, tf_feature_names, n_top_words)
