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lda主题模型分析过程(lda主题模型困惑度)

计算

LDA 主题模型

困惑度

和一致性,可以使用gensim库中的CoherenceModel方法。下面是一个示例代码:

 python from gensim.models import Lda Model from gensim.corpora import Dictionary from gensim.models.coherencemodel import CoherenceModel  # 加载语料和字典 corpus = ... dictionary = Dictionary.load('dictionary.dict')  # 训练 LDA 模型  lda _model = Lda Model(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)  # 计算 困惑度 p erp lex ity = lda _model.log_p erp lex ity (corpus)  # 计算一致性 coherence_model_ lda = CoherenceModel(model= lda _model, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v') coherence_score = coherence_model_ lda .get_coherence() 

上面的代码中,我们首先加载语料和字典,然后使用这些

据训练

LDA

模型。接着,我们使用

LDA

模型的log_p

erp lex ity

方法计算

困惑度

。最后,我们使用CoherenceModel方法计算一致性得分。

需要注意的是,计算一致性时需要提供原始文本

据,而不是仅仅提供语料和字典。因此,在使用CoherenceModel方法时,需要将原始文本

据作为texts参

传递进去。

到此这篇lda主题模型分析过程(lda主题模型困惑度)的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!

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