ldafork 1.2.0

注意

这是由 Allan Riddell为更新的Python版本、OS版本和 依赖关系。与原始实现的唯一区别是为此实现了兼容性修复 目的。这个fork专门为python3.6到python3.8提供了轮子（可安装的二进制软件包） Linux、MacOS和Windows 10。在

安装

pip install ldafork

入门

lda.LDA实现潜在的Dirichlet分配（LDA）。界面如下所示 在scikit-learn中找到约定。在

下面演示如何检查路透社子集的模型 新闻数据集。下面的输入X，是一个文档项矩阵（稀疏矩阵 接受）。在

>>>importnumpyasnp>>>importlda>>>importlda.datasets>>>X=lda.datasets.load_reuters()>>>vocab=lda.datasets.load_reuters_vocab()>>>titles=lda.datasets.load_reuters_titles()>>>X.shape(395,4258)>>>X.sum()84010>>>model=lda.LDA(n_topics=20,n_iter=1500,random_state=1)>>>model.fit(X)# model.fit_transform(X) is also available>>>topic_word=model.topic_word_# model.components_ also works>>>n_top_words=8>>>fori,topic_distinenumerate(topic_word):...topic_words=np.array(vocab)[np.argsort(topic_dist)][:-(n_top_words+1):-1]...print('Topic {}: {}'.format(i,' '.join(topic_words)))Topic0:britishchurchillsalemillionmajorletterswestbritainTopic1:churchgovernmentpoliticalcountrystatepeoplepartyagainstTopic2:elviskingfanspresleylifeconcertyoungdeathTopic3:yeltsinrussianrussiapresidentkremlinmoscowmichaeloperationTopic4:popevaticanpauljohnsurgeryhospitalpontiffromeTopic5:familyfuneralpolicemiamiversacecunanancityserviceTopic6:simpsonformeryearscourtpresidentwifesouthchurchTopic7:ordermothersuccessorelectionnunschurchnirmalaheadTopic8:charlesprincedianaroyalkingqueenparkerbowlesTopic9:filmfrenchfranceagainstbardotparisposteranimalTopic10:germanygermanwarnaziletterchristianbookjewsTopic11:eastpeaceprizeawardtimorquebecbeloleaderTopic12:n't life show told very love television fatherTopic13:yearsyeartimelastchurchworldpeoplesayTopic14:motherteresaheartcalcuttacharitynunhospitalmissionariesTopic15:citysalonikacapitalbuddhistculturalvietnambyzantineshowTopic16:musictouroperasingerisraelpeoplefilmisraeliTopic17:churchcatholicbernardincardinalbishopwrightdeathcancerTopic18:harrimanclintonu.sambassadorparispresidentchurchillfranceTopic19:citymuseumartexhibitioncenturymillionchurchesset

文档主题发行版在model.doc_topic_中提供。在

要求

Python3.6+是必需的。以下软件包是必需的，当您 使用pip：

• numpy
• pbr

警告

lda旨在简化。（它碰巧很快，就像重要的部件一样 如果你正在处理一个非常大的语料库，你可以 希望使用更复杂的主题模型，例如在hca中实现的主题模型 和MALLET。hca完全是用C编写的，MALLET是用Java编写的。 与lda不同，hca一次可以使用多个处理器。MALLET和 hca实现已知比标准潜在的更健壮的主题模型 Dirichlet分配。在

注释

潜在Dirichlet分配在Blei et al. (2003)和Pritchard et al. (2000)中描述。中描述了使用折叠Gibbs抽样的推断 Griffiths and Steyvers (2004)。在

重要环节

• 文档：http://lda.readthedocs.org
• 源代码：https://github.com/lda-project/lda/
• 问题跟踪者：https://github.com/lda-project/lda/issues

其他实现

• scikit-learn的{a23}（使用在线变分推理）
• gensim（使用在线变分推理）

许可证

lda是根据Mozilla公共许可证的2.0版授权的。在