作者主题模型中最优主题数如何确定？perplexity？topic coherence？-CSDN论坛

作者主题模型中最优主题数如何确定？perplexity？topic coherence？ [问题点数：100分]

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请问谁知道作者主题模型中求困惑度得代码如何写？因为不理解作者主题模型困惑度的公式，所以自己也不会写
下面是我现有代码中希望通过主题一致性（topic coherence）来确定最优主题数？我期望的图应该的topic coherence随着 number of topics增加而增加，然后到某个topic值趋于平稳，但现在得到的图是递减而且没有趋于平稳。是代码有问题还是我理解有问题？
我的代码主要借鉴于这个链接里的内容https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/79339727

恳求谁能给我点思路或代码，拜托了，卡这里很久了



# 主题一致性

# model_list=[]

grid=dict()

# range(1,101,5)必须以1为起点，否则出现除以0的错误

parameter_list=range(1,102,10)

chunksize=500

passes=5

iterations=200

random_state=2

for i in parameter_list:

    grid[i]=list()

    num_topics=i

    at_model = AuthorTopicModel(corpus=corpus, num_topics=num_topics, id2word=dictionary.id2token, author2doc=author2doc,

                                chunksize=chunksize, passes=passes, gamma_threshold=1e-3, eval_every=1, iterations=iterations,

                                alpha='auto', eta='auto',random_state=random_state,minimum_probability=0.01)



    top_topics = at_model.top_topics(corpus=corpus)

#    print(top_topics)

    tc = sum([t[1] for t in top_topics])/num_topics

 #   model_list.append((at_model, tc))

    grid[i].append(tc)



df = pd.DataFrame(grid)

df.to_csv('tc_c%d_i%d_p%d.csv' % (chunksize,iterations,passes))

# 显示多少行多少列

print(df)

plt.figure(figsize=(8,4), dpi=120)

plt.plot(df.columns.values, df.iloc[0].values, '#007A99')

plt.xticks(df.columns.values)

#plt.xlim(parameter_list[0],parameter_list[-1])

plt.ylabel('tc')

plt.xlabel('topics')

plt.show()

0 2018-08-09 21:52:29

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蔡艺君小朋友 本版专家分：0: 有人吗大神呢

0 2018-12-07 10:46:13

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深入浅出讲解LDA主题模型（一）: 最近总是遇到主题模型LDA（Latent Dirichlet Allocation），网上的博客写的天花乱坠而不知所以然，无奈看了最厚的《LDA数学八卦》，观完略通一二，记录于此~顺便放两张遇到的图，挺有意思的，共勉吧： 主题模型 首先我们来看什么叫主题模型~我们来考虑一个问题：判断文本相关程度。怎么判断呢？是看相同词语出现的次数来判断吗（TF-IDF）？显然这太草率了。从内容角度来讲

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【带你玩转主题模型Topic Model】—— 之利用sklearn 实现Latetnt Dirichlet Allocation(LDA)主题模型: 写在前面的话 9月份的第一篇blog, 正好是开学季，作为一个学生，hahahha，我还是正正经经的贡献一篇认为比较干货的文章给大家吧。我自己是花了很多时间去看懂LDA的算法了，当然了这篇文章不涉及我们具体的原理。为什么呢，我觉得你还是要搞懂的，其实不是很难，当然如果你看到数学就头大的话，并且你是个害怕困难的人，那就当我说的是错的。如果你很喜欢研究，很喜欢挑战，很喜欢思考的话，我相信你一定会和...

自然语言处理之LDA主题模型（占坑）: 占坑

概念主题模型简记: 概念主题模型(PTM, probabilitytopical model)在自然语言处理(NLP,natural language processing)中有着重要的应用。主要包括以下几个模型：LSA(latentsemantic analysis)、 PLSA(probability latent semantic analysis)、LDA(latentdirichlet allocati

主题模型（LDA）(一)--通俗理解与简单应用: 这篇文章主要给一些不太喜欢数学的朋友们的，其中基本没有用什么数学公式。目录直观理解主题模型 LDA的通俗定义 LDA分类原理 LDA的精髓 主题模型的简单应用-希拉里邮件门 1.直观理解主题模型 听名字应该就知道他讲的是什么？假如有一篇文章text，通过里面的词，来确定他是什么类型的文章，如果文章中出现很多体育类的词，比如，篮球，足球之类的，那么主题模型就会把它划分为体育类的文章。因为主

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lda主题模型python实现篇: 个人博客地址：http://xurui.club/ 最近在做一个动因分析的项目，自然想到了主题模型LDA。这次先把模型流程说下，原理后面再讲。 lda实现有很多开源库，这里用的是gensim. 1 文本预处理大概说下文本的样子，LDA是无监督模型，也就是说不需要标签，只要传入文本就好。LDA要学习文档-主题分布和主题-词分布，所以我们把一个人的数据join在一起作为一条文档。对文档进行分...

基于循环神经网络的主题模型: 摘要: 原有的主题模型是基于词袋模型的假设，很大程度上忽略单词的前后顺序或其主题连贯性。本文提出一个基于神经网络的话题生成模型，假定每个词的生成取决于句子中的历史单词，通过使用基于递归神经网络(RNN)的框架考虑句子中单词序列性，将句子的分布式表示作为神经网络模型的基本输入，通过将topic model与神经网络结合，利用周围单词的上下文关系来建模。实验结果表明，本文提出的LDA-L

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主题模型TopicModel：LDA参数推导、选择及注意事项: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42129099LDA参数LDA求参推导中国科学技术信息研究所徐硕老师的PDF，对LDA,TOT,AT模型如何使用gibbs sampling求参进行了细致推导，并依据求参结果给出伪代码。地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-611051-582492.html参数alpha

Python之LDA主题模型算法应用: 在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而，这个模型的主要参考，Blei etal 2003可以在线免费获得，我认为将语料库（文档集）中的文档分配给基于单词矢量的潜在（隐藏）主题的主要思想是相当容易理解的而这个例子（来自lda）将有助于巩固我们对LDA模型的理解。那...

python主题LDA建模和t-SNE可视化: 使用潜在Dirichlet分配（LDA）和t-SNE中的可视化进行主题建模。本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码，请参阅此回购。我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。什么是主题建模？ 主题模型是一套算法/统计模型，可以揭示文档集中的隐藏主题。直观地看，因为一个文件是关于某个特定话题，人们所期望的某些词出现...

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人工智能：python 实现第十章，NLP 第七天，主题模型: 文档主题生成模型topic model指一种统计模型,用来从一批文档的集合中发现抽象的主题/论题。如果文本包含多个主题，这个技术能够用来识别和分离这些主题。我们这样做可以发掘给定的一系列文本的隐藏的主题结构。Topic Modeling 以一个最佳的方式帮助我们组织文档，这种方式能够被用来分析。值得注意的是，Topic modeling 算法不需要任何被标记的数据。这就像无监督学习一样，依靠自己本...

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基于K-means的动态主题模型话题分类: from numpy import array, zeros, argmin, inf, ndim import scipy.stats import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import euclidean_distances def dtw(x, y, ...

机器学习主题模型之LSA、pLSA、NMF: 一、主题模型（Topic Model）判断文档相似性的传统方法是通过查看两个文档共同出现的词项（terms，不重复的words）有多少，如TF-IDF等。但这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的词项很少甚至没有，但两个文档是相似的。 主题模型是用来在大量文档中发现潜在主题的一种统计模型。如果一篇文章有一个中心思想，那么一些特定词语会出现的比较...

【sklearn】利用sklearn训练LDA主题模型及调参详解: sklearn不仅提供了机器学习基本的预处理、特征提取选择、分类聚类等模型接口，还提供了很多常用语言模型的接口，LDA主题模型就是其中之一。本文除了介绍LDA模型的基本参数、调用训练以外，还将提供两种LDA调参的可行策略，供大家参考讨论。考虑到篇幅，本文将略去LDA原理证明部分。

NLP︱LDA主题模型的应用难题: NLP︱LDA主题模型的应用难题将LDA跟多元统计分析结合起来看，那么LDA中的主题就像词主成分，其把主成分-样本之间的关系说清楚了。多元学的时候聚类分为Q型聚类、R型聚类以及主成分分析。R型聚类、主成分分析针对变量，Q型聚类针对样本。 PCA主要将的是主成分-变量之间的关系，在文本中LDA也有同样的效果，将一撮词（变量）变成话题（主成分），同时通过画像主成分，可以知道人群喜欢什么样子

python下进行lda主题挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型: 到2018年3月7日为止，本系列三篇文章已写完，可能后续有新的内容的话会继续更新。 python下进行lda主题挖掘(一)——预处理(英文) python下进行lda主题挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型 python下进行lda主题挖掘(三)——计算困惑度perplexity 本篇是我的LDA主题挖掘系列的第二篇，介绍如何利用gensim包提供的方法来训练自己处...

初试主题模型LDA-基于python的gensim包: 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://r

用 Python 实现 LDA: 用 Python 实现简单的 LDA 主题模型。

Python/gensim主题模型库: 每个py文件称之为模块，每个具有init.py文件的目录被称为包。只要模块或者包所在的目录在sys.path中，就可以使用import 模块或import 包来使用。如果要使用的模块和当前文件在同一目录，只要import相应的文件名就可以。如果使用的模块不在同一目录下，使用sys.path.append方法将模块所在目录加入到搜素目录中。然后进行import即可。这种方法是暂时的。使用PYT

LDA主题模型原理解析与python实现: LDA(Latent dirichlet allocation)[1]是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。隐性语义分析的实质是要利用文本中词项(term)的共现特征来发现文本的Topic结构，这种方法不需要任何关于文本的背景知识。文本的隐性语义表

主题模型TopicModel：LDA中的数学模型: 了解LDA需要明白如下数学原理：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（文档-主题，主题-词语）一个采样：Gibbs采样

LDA主题模型浅析 -- 笔记: 0、前言 LDA是两个常用模型的简称:Linear Discriminant Analiysis 和Latent Dirichlet Allocation. LDA（Latent Dirichlet Allocation）在文本建模中类似于SVD,PLSA等模型,可以用于浅层语义分析,在文本语义分析中是一个很有用的模型. 这个模型涉及到Gamma函数,Dirichlet分布(狄利克雷分布),Dir...

机器学习：主题模型：LSA: 空间向量模型的缺点http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42560331 Term-Document矩阵上图是一个Term-Document矩阵，X代表该单词出现在对应的文件里，星号表示该词出现在查询(Query)中，当用户输入查询”IDF in computer-based information look up” 时，用户是希望查找与信息

Topic Model 的复杂度计算(时间和空间): 主题模型复杂度计算

Gensim官方教程翻译（三）——主题与转换（Topics and Transformations）: gensim官方教程翻译。本篇主要介绍了gensim提供的各种空间向量模型转换方法及其使用。

主题模型TopicModel：通过gensim实现LDA: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46447561使用python gensim轻松实现lda模型。gensim简介Gensim是一个相当专业的主题模型Python工具包。在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。评论和商品描述的相似度越高，说明评论的用语比较官方，不带太多感情

python 安装 lda topic主题模型: python 安装 lda 出现错误 C:\Users\ch>pip install lda Collecting lda Downloading lda-1.0.5.tar.gz (303kB) 37% |████████████ | 112kB 195kB/s eta 0:00:01 40% |█████████████

零基础看懂LDA主题模型: 什么是LDA? L主题模型是怎样运作的? LDA是如何看待文章和主题的? LDA如何知道哪几个词汇是同一个主题的呢？使用吉布斯抽样使主题分布收敛 Gibbs sampling（吉布斯抽样）狄里克雷

主题模型LDA及其在微博推荐&广告算法中的应用--第1期: 因为原文偶尔会出现访问不了的情况，所以特拷贝于此。原文链接：http://www.wbrecom.com/?p=136 @吴宇WB 【前言】

利用斯坦福主题模型工具（stanford TMT）做LDA: LDA模型是主题模型（topic model）的一种

LDA主题模型、Word2Vec: 原文地址：http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616背景隐含狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型即从所给文档中挖掘潜在主题。LDA的出现是为了解决类似TFIDF只能从词频衡量文档相似度，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的情形：乔布斯、苹果。LDA通常用

BTM算法java实现主题建模: A Biterm Topic Model for Short Texts提出了一个较为新颖的思路。试想我们人眼分辨短文本的过程，我们并不是孤立的看每个词是否出现，而是要关注，是否某些词一起出现了。这个特征更强，所以区别性也更高。A Biterm Topic Model for Short Texts提出的模型BTM类似如此。他用一个窗口在文档内滑动(如果文本太短，或许就只有窗口了)，然后将窗口内的两个词作为一个共现词对，每个词对的生成过程是从全局的主题分布中取一个词，然后从主题-词分布取两个词。

使用gensim中的lda模型训练主题分布--print_topics使用: 转载：https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/62453672一直在寻找各种大神的LDA算法，不过调试一直没有成功，最后还是选择使用gensim的LDA工具来训练自己的文本数据吧。#coding=utf-8import codecsfrom gensim import corporafrom gensim.models impo...

主题模型TopicModel：LSA（隐性语义分析）模型和其实现的早期方法SVD: LSA and SVD LSA(隐性语义分析)的目的是要从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。我们知道，在文档的空间向量模型（VSM）中，文档被表示成由特征词出现概率组成的多维向量，这种方法的好处是可以将query和文档转化成同一空间下的向量计算相似度，可以对不同词项赋予不同的权重，在文本检索、分类、聚类问题中都得到了广泛应用，在基于贝叶斯算法及KNN算法的ne

python-LDA主题分析: 利用python对文本进行LDA主题生成模型，里面有使用方法说明，可以自己设置参数等。

如何确定LDA的topic个数: 如何科学的确定topic个数： 1.用perplexity-topic number曲线 2.计算topic之间的相似度 3.利用HDP

用深度学习方法做topic modeling: 用autoencoder做topic modeling，效果可以比LDA好非常多

主题模型TopicModel：LDA的缺陷和改进: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45307369 LDA的缺陷和改进 1. 短文本与LDA ICML论文有理论分析，文档太短确实不利于训练LDA,但平均长度是10这个数量级应该是可以的，如peacock基于query 训练模型。有一些经验技巧加工数据，譬如把同一session 的查询拼接，同一个人的twitter

LDA的评价标准: 最近半个月一直纠结与LDA中，拔也拔不出来，有很多的东西我自己是不太理解的，现在还是重新理一下思路，然后再重新来做吧。对于评价聚类算法的好坏的评价指标：第一是利用有分类标签的测试数据集，然后判断聚类的结果与真实的结果之间的差距。第二是利用无分类标签的测试数据集，用训练出来的模型来跑测试数据集，然后计算在测试数据集上，所有的token似然值几何平均数的倒数，也即perplexity指标，这

[NLP]使用NMF模型提取文章topic: 本文的目标是使用sklearn工具包实现自动提取文章主题。from time import time from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.decomposition import NMF from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups impo

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Pseudo-document-based Topic Model(基于伪文档的主题模型)的理解以及源码解读: 论文来源Zuo Y, Wu J, Zhang H, et al. Topic modeling of short texts: A pseudo-document view[C]//Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. ACM, 2016:

主题模型TopicModel：PLSA模型及PLSA的EM推导: 基于概率统计的PLSA模型，并且用EM算法学习模型参数。PLSA的概率图模型如下其中D代表文档，Z代表隐含类别或者主题，W为观察到的单词，表示单词出现在文档的概率，表示文档中出现主题下的单词的概率，给定主题出现单词的概率。并且每个主题在所有词项上服从Multinomial 分布，每个文档在所有主题上服从Multinomial 分布。整个文档的生成过程是这样的： (1) 以的概率选中文

在PYTHON中使用TMTOOLKIT进行主题模型LDA评估: 主题建模的英文一种在大量文档中查找抽象艺术主题艺术的方法。有了它，就有可能发现隐藏或“潜在”主题的混合，这些主题因给定语料库中的文档而异。一种作为监督无的机器学习方法，主题模型不容易评估，因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。然而，由于主题建模通常需要预先定义一些参数（首先是要发现的主题ķ的数量），因此模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。概率LDA主题模型的评估...

主题建模入门指南（python）: 简介所谓分析，通常都是指从数据中获取“信息”。近来，随着数据迅猛增长——其中绝大多数数据是非结构的，要想获得相关想要的信息变成越来越困难。庆幸地是，与此同时出现了一些强大的方法来帮助我们从这些数据中抽取出我们想要的信息。文本挖掘领域中这样相关的一种技术是主题建模。正如其名，主题建模能够从一个文本对象中自动识别它的主题，并且发现隐藏的模式。这些能够帮助做出更好的决策。主题建模和那些基于规则的文本挖掘方

利用sklearn训练LDA主题模型及调参详解: 利用sklearn训练LDA主题模型及调参详解2017年07月31日 15:50:22阅读数：9400人生苦短，我爱python，尤爱sklearn。sklearn不仅提供了机器学习基本的预处理、特征提取选择、分类聚类等模型接口，还提供了很多常用语言模型的接口，sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation就是其中之一。本文除了介绍LDA模型的基本参...

数据挖掘之主题模型-LDA浅析: （一）LDA作用传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。举个例子，有两个句子分别如下： “乔布斯离我们而去了。” “苹果价格会不会

LDA主题模型小结: 简述LDA 什么是LDA主题模型 主题分布与词分布两点分布二项分布多项式分布参数估计极大似然估计贝叶斯估计共轭先验分布形式化LDA 简述LDALDA涉及的知识很多，对于作者这样的菜鸟来说想要弄清楚LDA要费一番功夫，想简单说清更是不易，写下此文，也是希望在行文的过程中，把握LDA主要脉络，理顺思路。也希望我理解的方式与顺序，能帮到一部分初学的朋友。如果有不对的地方，也欢迎作出指正。什

gensim包LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率: 包括Python分词，去停用词，使用gensim包进行LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率的代码，以及停用词表

LDA主题模型的训练算法和预测算法: LDA训练算法： (1)随机初始化α和β（一般α取值为50/主题数，β取值为0.1）； (2)以下步骤迭代直到收敛： (2.1)对训练集中的每篇文档： (2.1.1)利用当前的α和β值计算每篇文档的主题分布、每个词所属的主题分布（具体算法见下文）； (2.2)累积所有文档中，属于主题k(k=1…K)的词的个数，得到向量gammas；以及词i(i=1…V)属于

MyBatis Demo下载: 一个用Spring+Struts2+Mybatis框架实现的完整示例小程序，导入MyEclipse即可运行。相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/nimeijian/5034711?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/nimeijian/5034711?utm_source=bbsseo[/url]

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