初试主题模型LDA-基于python的gensim包

http://blog.csdn.net/a_step_further/article/details/51176959

LDA是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词，具体算法原理可参阅KM上相关文章。笔者因业务需求，需对腾讯微博上若干账号的消息进行主题提取，故而尝试了一下该算法，基于python的gensim包实现一个简单的分析。

准备工作

• 安装python的中文分词模块， jieba
• 安装python的文本主题建模的模块, gensim (官网 https://radimrehurek.com/gensim/)。 这个模块安装时依赖了一大堆其它包，需要耐心地一个一个安装。

• 到网络上下载中文停用词表

上代码

#!/usr/bin/python
#coding:utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf8")
import jieba
from gensim import corpora, models


def get_stop_words_set(file_name):
    with open(file_name,'r') as file:
        return set([line.strip() for line in file])

def get_words_list(file_name,stop_word_file):
    stop_words_set = get_stop_words_set(stop_word_file)
    print "共计导入 %d 个停用词" % len(stop_words_set)
    word_list = []
    with open(file_name,'r') as file:
        for line in file:
            tmp_list = list(jieba.cut(line.strip(),cut_all=False))
            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
    return word_list


if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) < 3:
        print "Usage: %s <raw_msg_file> <stop_word_file>" % sys.argv[0]
        sys.exit(1)

    raw_msg_file = sys.argv[1]
    stop_word_file = sys.argv[2]
    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
    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
    corpus_list = [word_dict.doc2bow(text) for text in word_list] #词频统计，转化成空间向量格式
    lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus_list,id2word=word_dict,num_topics=10,alpha='auto')

    output_file = './lda_output.txt'
    with open(output_file,'w') as f:
        for pattern in lda.show_topics():
            print >> f, "%s" % str(pattern)