LDAによるトピック解析 with Gensim - Qiita
はじめに 今回は、Latent Dirichlet Allocation（潜在的ディリクレ配分法、以下「LDA」と略）と呼ばれるトピックモデルについて取り上げます。 特に本記事では、LDA というトピックモデルを扱う上で押さえておくべき、トピックモデルやコーパスの概念に触れながら、前処理を含めた分析の流れやモデルの評価方法などについて、実装を通じて理解を深めていくことを目的とします。 また併せて、本記事では、結果の可視化の手法についてもいくつか紹介したいと思います。 分析の流れとしては、ストップワードなどの文章の前処理の後、Gensim を用いて、文章をいくつかのトピックに分類していき、最後に WordCloud と pyLDAvis により結果の可視化を行っていきます。 目次 トピックモデルについて 分析環境と事前準備 モジュールの設定とデータのインポート 前処理 辞書とコーパスの作成
Example using GenSim's LDA and sklearn
lda.py @L�K�U ��K�U """ Example using GenSim's LDA and sklearn. """ import numpy as np from gensim import matutils from gensim.models.ldamodel import LdaModel from sklearn import linear_model from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer def print_features(clf, vocab, n=10): """ Print sorted list of non-zero features/weights. """ coef =
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How to predict the topic of a new query using a trained LDA model using gensim?
http://blog.yuku-t.com/entry/20110623/1308810518
