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拓端tecdat：Python主題建模LDA模型、t-SNE 降維聚類、詞云可視化文本挖掘新聞組數(shù)據(jù)集
本文討論了如何使用Python中的gensim包可視化主題模型（LDA）的輸出與結(jié)果。我們遵循結(jié)構(gòu)化的工作流程，基于潛在狄利克雷分配（LDA）算法構(gòu)建了主題模型，并展示了如何使用matplotlib有效地可視化結(jié)果。
首先，我們使用20個(gè)新聞組數(shù)據(jù)集的一部分，重點(diǎn)在于展示可視化結(jié)果的方法。接下來，我們導(dǎo)入新聞組數(shù)據(jù)集并僅保留4個(gè)類別，隨后標(biāo)記句子并清理，刪除電子郵件、換行符、單引號(hào)，使用gensim將句子拆分為單詞列表，并設(shè)置deacc=True選項(xiàng)以刪除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。
我們構(gòu)建了雙字母組、三字母組模型，并使用Phraser加速執(zhí)行。接著，將每個(gè)詞詞形還原為其詞根形式，并僅保留名詞、形容詞、動(dòng)詞和副詞。這一步驟提高了句子含義的準(zhǔn)確性。之后，我們構(gòu)建了主題模型，創(chuàng)建了語料庫和字典，構(gòu)建了LDA模型并輸出了訓(xùn)練好的主題（關(guān)鍵字和權(quán)重）。
接下來，我們提取每個(gè)句子的主要主題，并在格式良好的輸出中顯示主題和關(guān)鍵字的權(quán)重，以了解哪個(gè)文檔主要屬于哪個(gè)主題。我們還獲取了每個(gè)主題的最典型的句子，并繪制了文檔字?jǐn)?shù)的頻率分布，以及每個(gè)話題的前N個(gè)關(guān)鍵詞詞云，以便直觀地了解每個(gè)主題的關(guān)鍵字。
在處理主題關(guān)鍵詞時(shí)，我們繪制了字?jǐn)?shù)與每個(gè)關(guān)鍵字權(quán)重的圖表，以關(guān)注出現(xiàn)在多個(gè)主題中的詞以及相對(duì)頻率大于權(quán)重的詞。我們還根據(jù)給定文檔中的每個(gè)單詞所屬的主題ID對(duì)其進(jìn)行著色，并計(jì)算了歸因于每個(gè)主題的文檔總數(shù)。最后，我們使用t-SNE算法在2D空間中可視化文檔集群，并使用pyLDAVis進(jìn)行交互式可視化。
本文通過從頭開始導(dǎo)入、清理和處理新聞組數(shù)據(jù)集構(gòu)建LDA模型，展示了多種可視化主題模型輸出的方法，包括詞云、t-SNE聚類和pyLDAVis，這些方法幫助我們更好地理解和分析大數(shù)據(jù)中的信息。
多重隨機(jī)標(biāo)簽