我是自然语言处理新手。 例如，我有一个博客标题列表(不是真实数据，但你明白了):
docs = ["Places to Eat", "Places to Visit", "Top 10 Things to Do in Singapore"]...
大约有 3000 多个标题，我想在 Python 中使用 LDA 为每个标题生成主题。假设我已经使用 nltk 包清理和标记了这些文本并删除了停用词，我最终会得到:
texts = [["places","eat"],["places","visit"]]...
然后我继续将这些文本转换为词袋:
from gensim import corpora, models
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
语料库数据如下所示:
[(0, 1), (1, 1)]...
模型创建:
import gensim
ldamodel = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus, num_topics=30, id2word = dictionary, passes=20)
如何利用此模型生成主题列表 - 例如每个标题的“吃饭”、“参观”等？我知道输出可能包含概率，但我想仅将它们与文本串在一起。
最佳答案
您可以使用 gensim LDA 检索文档主题列表
Ldamodel.show_topics()
然后对新文档进行分类
Ldamodel.get_document_topics(doc)
其中 doc 是文档词袋向量。
关于python - 如何使用 LDA (Python) 从标题列表生成主题？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48606331/