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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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】

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Topic Model 的复杂度计算(时间和空间): 主题模型复杂度计算

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

lda+word2vec 主题模型结合深度学习: 最近硕士毕业小论文想写LDA结合深度学习的，论文看来看去，看的头大，也没什么好的创新点，杂七杂八小的创新带你想了一大堆，要么自己给否了，要么后来在看论文的时候发现写过了（那么LOW的点也能写），想写个差不多的’有价值意义的创新点，结果想来想去想着头大，就继续看论文。言归正传，看了大几十篇外文文献了（外文的闻起来就厉害，实际上好的也没几个），结合点就一两个有价值的，推荐几篇有创

基于主题模型的聚类算法: 基于主题模型的聚类算法是假定数据的分布是符合一系列的概率分布，用概率分布模型去对数据进行聚类，而不是像层次聚类和划分聚类那样基于距离来进行聚类。因此，模型的好坏就直接决定了聚类效果的好坏。目前比较常用的基于主题聚类算法有LDA和PLSA等，其中LDA是PLSA的一个“升级”，它在PLSA的基础上加了Dirichlet先验分布，相比PLSA不容易产生过拟合现象，LDA是目前较为流行的用于聚类的主题模

主题模型TopicModel：隐含狄利克雷分布LDA: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42649657主题模型LDA简介隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation)，是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。此外LDA的

LDA主题模型代码分词代码: LDA主题代码+读取文档代码+分词代码，都是JAVA实现的，运行流畅方便

主题模型相关的几个概念: 一基本概念（1）概率密度函数、分布率与分布函数例图：概率密度函数（probability density function, PDF）f(x) 是连续型随机变量的概念，是指在某个确定的点（x）附近的可能性的函数性质： ① ； ② ； ③ （2）分布率

主题模型简介视频----白锦: 主题模型简介视频

（主题模型的应用）应用LDA抽取评论的主题特征: 本文参考理论知识：http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616 1.主题模型的概念 主题模型是对文档中隐含的主题进行建模，考虑了上下文语义之间的关系。一个主题就好像一个“桶”，它装了若干出现概率较高的词语。这些词语和这个主题有很强的相关性，或者说，正是这些词语共同定义了这个主题。对于一段话来说，有些词语可以出自这...

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

LDA主题模型学习心得: LDA主题模型LDA 简介 LDA模型：Latent Dirichlet Allocation是Blei 等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法，它是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集或预料库中的潜在隐藏的主题信息。 LDA算法的核心思想：每篇文章由多个主题mix混合而成的，而每个主题可以由多个词的概率表征。该方法假设每个词是由背后的一个潜在隐藏的主题中抽取的。

Gensim用LDA模型计算文档相似度: 用LDA模型计算文档相似度 Don’t know if this’ll help but, I managed to attain successful results on document matching and similarities when using the actual document as a query. dictionary = corpora.Dictionar...

主题模型分析: 1文本去重编辑距离去重是一种字符串之间的相似度计算方法。具体来说，给定两个字符串，将A转为B所需要的删除、插入、替换等步骤的数量叫做从A到B的编辑路径。而将最短的编辑路径称为编辑距离。例如“还没正式使用，不知道怎样，但安装的材料费确实有点高，380”与“还没使用，不知道质量如何，但安装的材料费确实贵，380”的编辑距离是9。首先，针对重复的评论进行去重操作，也就是删除重复的评论语句。

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