拓端tecdat：Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集

更新时间：2025-01-10 14:28:58

本文讨论了如何使用Python中的gensim包可视化主题模型（LDA）的输出与结果。我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配（LDA）算法构建了主题模型，并展示了如何使用matplotlib有效地可视化结果。

首先，我们使用20个新闻组数据集的一部分，重点在于展示可视化结果的方法。接下来，我们导入新闻组数据集并仅保留4个类别，随后标记句子并清理，删除电子邮件、换行符、单引号，使用gensim将句子拆分为单词列表，并设置deacc=True选项以删除标点符号。

我们构建了双字母组、三字母组模型，并使用Phraser加速执行。接着，将每个词词形还原为其词根形式，并仅保留名词、形容词、动词和副词。这一步骤提高了句子含义的准确性。之后，我们构建了主题模型，创建了语料库和字典，构建了LDA模型并输出了训练好的主题（关键字和权重）。

接下来，我们提取每个句子的主要主题，并在格式良好的输出中显示主题和关键字的权重，以了解哪个文档主要属于哪个主题。我们还获取了每个主题的最典型的句子，并绘制了文档字数的频率分布，以及每个话题的前N个关键词词云，以便直观地了解每个主题的关键字。

在处理主题关键词时，我们绘制了字数与每个关键字权重的图表，以关注出现在多个主题中的词以及相对频率大于权重的词。我们还根据给定文档中的每个单词所属的主题ID对其进行着色，并计算了归因于每个主题的文档总数。最后，我们使用t-SNE算法在2D空间中可视化文档集群，并使用pyLDAVis进行交互式可视化。

本文通过从头开始导入、清理和处理新闻组数据集构建LDA模型，展示了多种可视化主题模型输出的方法，包括词云、t-SNE聚类和pyLDAVis，这些方法帮助我们更好地理解和分析大数据中的信息。