初试主题模型LDA-基于python的gensim包

1. #!/usr/bin/python  
2. #coding:utf-8  
3. import sys  
4. reload(sys)  
5. sys.setdefaultencoding("utf8")  
6. import jieba  
7. from gensim import corpora, models  
8.   
9.   
10. def get_stop_words_set(file_name):  
11.     with open(file_name,‘r‘) as file:  
12.         return set([line.strip() for line in file])  
13.   
14. def get_words_list(file_name,stop_word_file):  
15.     stop_words_set = get_stop_words_set(stop_word_file)  
16.     print "共计导入 %d 个停用词" % len(stop_words_set)  
17.     word_list = []  
18.     with open(file_name,‘r‘) as file:  
19.         for line in file:  
20.             tmp_list = list(jieba.cut(line.strip(),cut_all=False))  
21.             word_list.append([term for term in tmp_list if str(term) not in stop_words_set]) #注意这里term是unicode类型，如果不转成str，判断会为假  
22.     return word_list  
23.   
24.   
25. if __name__ == ‘__main__‘:  
26.     if len(sys.argv) < 3:  
27.         print "Usage: %s <raw_msg_file> <stop_word_file>" % sys.argv[0]  
28.         sys.exit(1)  
29.   
30.     raw_msg_file = sys.argv[1]  
31.     stop_word_file = sys.argv[2]  
32.     word_list = get_words_list(raw_msg_file,stop_word_file) #列表，其中每个元素也是一个列表，即每行文字分词后形成的词语列表  
33.     word_dict = corpora.Dictionary(word_list)  #生成文档的词典，每个词与一个整型索引值对应  
34.     corpus_list = [word_dict.doc2bow(text) for text in word_list] #词频统计，转化成空间向量格式  
35.     lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus_list,id2word=word_dict,num_topics=10,alpha=‘auto‘)  
36.   
37.     output_file = ‘./lda_output.txt‘  
38.     with open(output_file,‘w‘) as f:  
39.         for pattern in lda.show_topics():  
40.             print >> f, "%s" % str(pattern) 
    

另外还有一些学习资料：https://yq.aliyun.com/articles/26029 [python] LDA处理文档主题分布代码入门笔记