LDA(Latent Dirichlet Allocation)：潜在狄利克雷分布，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章（当然这里假定词与词之间是没有顺序的，即所有词无序的堆放在一个大袋子中，称之为词袋，这种方式可以使算法相对简化一些）。
LDA的使用是上述文档生成过程的逆过程，即根据一篇得到的文档，去寻找出这篇文档的主题，以及这些主题所对应的词。LDA是NLP领域一个非常重要的非监督算法。
白话解释：比如document的内容为：[自从乔布斯去世之后，iPhone再难以产生革命性的创新了]
通过上述的方法，document将对应两个主题topic1，topic2，进而，主题topic1会对应一些词：[苹果创始人][苹果手机],主题topic2会对应一些词：[重大革新][技术突破]。于是LDA模型的好处显而易见，就是可以挖掘文档中的潜在词或者找到两篇没有相同词的文档之间的联系。
我们的目标是找到每一篇文档的主题分布和每一个主题中词的分布。
在LDA模型中，我们需要先假定一个主题数K，这样所有的分布就都基于K个主题展开。那么具体LDA模型是怎么样的呢？具体如下图：
详细模型原理见CSDN博主蠡1204
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40006058/article/details/85865695
解释了这么多，下面就看看详细代码。
# -*- coding:utf-8 -*-
"
Created on Mon Aug 19 14:56:19 2019
@author: Luxuriant
"
import numpy as np
from gensim import corpora, models, similarities
from pprint import pprint
import time
# import logging
# logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
def load_stopword():
'''
加载停用词表
:return: 返回停用词的列表
'''
f_stop = open('stopwords.txt', encoding='utf-8')
sw = [line.strip() for line in f_stop]
f_stop.close()
return sw
if __name__ == '__main__':
print('1.初始化停止词列表 ------')
# 开始的时间
t_start = time.time()
# 加载停用词表
stop_words = load_stopword()
print('2.开始读入语料数据 ------ ')
# 读入语料库
f = open('乡贤形象文本-cutfile.txt', encoding='utf-8')
# 语料库分词并去停用词
texts = [[word for word in line.strip().lower().split() if word not in stop_words] for line in f]
print('读入语料数据完成，用时%.3f秒' % (time.time() - t_start))
f.close()
M = len(texts)
print('文本数目：%d个' % M)
print('3.正在建立词典 ------')
# 建立字典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
V = len(dictionary)
print('4.正在计算文本向量 ------')
# 转换文本数据为索引，并计数
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
print('5.正在计算文档TF-IDF ------')
t_start = time.time()
# 计算tf-idf值
corpus_tfidf = models.TfidfModel(corpus)[corpus]
print('建立文档TF-IDF完成，用时%.3f秒' % (time.time() - t_start))
print('6.LDA模型拟合推断 ------')
# 训练模型
num_topics = 30
t_start = time.time()
lda = models.LdaModel(corpus_tfidf, num_topics=num_topics, id2word=dictionary,
alpha=0.01, eta=0.01, minimum_probability=0.001,
update_every=1, chunksize=100, passes=1)
print('LDA模型完成，训练时间为\t%.3f秒' % (time.time() - t_start))
# 随机打印某10个文档的主题
num_show_topic = 10 # 每个文档显示前几个主题
print('7.结果：10个文档的主题分布：--')
doc_topics = lda.get_document_topics(corpus_tfidf) # 所有文档的主题分布
idx = np.arange(M)
np.random.shuffle(idx)
idx = idx[:10]
for i in idx:
topic = np.array(doc_topics[i])
topic_distribute = np.array(topic[:, 1])
# print topic_distribute
topic_idx = topic_distribute.argsort()[:-num_show_topic - 1:-1]
print('第%d个文档的前%d个主题：' % (i, num_show_topic)), topic_idx
print(topic_distribute[topic_idx])
num_show_term = 10 # 每个主题显示几个词
print('8.结果：每个主题的词分布：--')
for topic_id in range(num_topics):
print('主题#%d：\t' % topic_id)
term_distribute_all = lda.get_topic_terms(topicid=topic_id)
term_distribute = term_distribute_all[:num_show_term]
term_distribute = np.array(term_distribute)
term_id = term_distribute[:, 0].astype(np.int)
print('词：\t', )
for t in term_id:
print(dictionary.id2token[t], )
print('\n概率：\t', term_distribute[:, 1])
最后让我们来看看处理的结果！(由于分词中，一些无用词没被全部去除，导致效果并理想。大家再用之前一定要处理好停用词。)
由于我的文本比较长，分的主题也比较多，就不全部展示给大家了，上面的两张图给大家看一下效果。
今天第一次用markDown插入代码，发现简书的一些标题版式都没了，所以布局不怎么好看，大家多担待，喜欢的请点赞。
