LDA

[python] LDA处理文档主题分布代码入门笔记

标签： LDApython主题分布入门介绍代码分析
2016-03-09 03:23 9905人阅读 评论(9) 收藏 举报
 分类：
 

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明CSDN博客源地址！共同学习，一起进步~

 

目录(?)[+]

 

以前只知道LDA是个好东西，但自己并没有真正去使用过。同时，关于它的文章也非常之多，推荐大家阅读书籍《LDA漫游指南》，最近自己在学习文档主题分布和实体对齐中也尝试使用LDA进行简单的实验。这篇文章主要是讲述Python下LDA的基础用法，希望对大家有所帮助。如果文章中有错误或不足之处，还请海涵~


一. 下载安装

LDA推荐下载地址包括：其中前三个比较常用。
        gensim下载地址：https://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html
        pip install lda安装地址：https://github.com/ariddell/lda
        scikit-learn官网文档：LatentDirichletAllocation
其中sklearn的代码例子可参考下面这篇：
        Topic extraction with NMF and Latent Dirichlet Allocation
其部分输出如下所示，包括各个主体Topic包含的主题词：

[plain] view plain copy
 
  1. Loading dataset...  
  2. Fitting LDA models with tf features, n_samples=2000 and n_features=1000...  
  3. done in 0.733s.  
  4.   
  5. Topics in LDA model:  
  6. Topic #0:  
  7. 000 war list people sure civil lot wonder say religion america accepted punishment bobby add liberty person kill concept wrong  
  8. Topic #1:  
  9. just reliable gods consider required didn war makes little seen faith default various civil motto sense currency knowledge belief god  
  10. Topic #2:  
  11. god omnipotence power mean rules omnipotent deletion policy non nature suppose definition given able goal nation add place powerful leaders  
  12. ....  

下面这三个也不错，大家有时间的可以见到看看：
        https://github.com/arongdari/python-topic-model
        https://github.com/shuyo/iir/tree/master/lda
        https://github.com/a55509432/python-LDA
其中第三个作者a55509432的我也尝试用过，模型输出文件为：
model_parameter.dat 保存模型训练时选择的参数 
wordidmap.dat 保存词与id的对应关系，主要用作topN时查询 
model_twords.dat 输出每个类高频词topN个 
model_tassgin.dat 输出文章中每个词分派的结果，文本格式为词id:类id 
model_theta.dat 输出文章与类的分布概率，文本一行表示一篇文章，概率1 概率2..表示文章属于类的概率 
model_phi.dat 输出词与类的分布概率，是一个K*M的矩阵，K为设置分类的个数，M为所有文章的词的总数
但是短文本信息还行，但使用大量文本内容时，输出文章与类分布概率几乎每行数据存在大量相同的，可能代码还存在BUG。

下面是介绍使用pip install lda安装过程及代码应用：
[python] view plain copy
 
  1. pip install lda  

参考：[python] 安装numpy+scipy+matlotlib+scikit-learn及问题解决


二. 官方文档

这部分内容主要参考下面几个链接，强推大家去阅读与学习：
        官网文档：https://github.com/ariddell/lda
        lda: Topic modeling with latent Dirichlet Allocation
        Getting started with Latent Dirichlet Allocation in Python - sandbox
        [翻译] 在Python中使用LDA处理文本 - letiantian
        文本分析之TFIDF/LDA/Word2vec实践 - vs412237401

1.载入数据

[python] view plain copy
 
  1. import numpy as np  
  2. import lda  
  3. import lda.datasets  
  4.   
  5. # document-term matrix  
  6. X = lda.datasets.load_reuters()  
  7. print("type(X): {}".format(type(X)))  
  8. print("shape: {} ".format(X.shape))  
  9. print(X[:5, :5])  
  10.   
  11. # the vocab  
  12. vocab = lda.datasets.load_reuters_vocab()  
  13. print("type(vocab): {}".format(type(vocab)))  
  14. print("len(vocab): {} ".format(len(vocab)))  
  15. print(vocab[:5])  
  16.   
  17. # titles for each story  
  18. titles = lda.datasets.load_reuters_titles()  
  19. print("type(titles): {}".format(type(titles)))  
  20. print("len(titles): {} ".format(len(titles)))  
  21. print(titles[:5])  
载入LDA包数据集后，输出如下所示：
X矩阵为395*4258，共395个文档，4258个单词，主要用于计算每行文档单词出现的次数（词频），然后输出X[5,5]矩阵；
vocab为具体的单词，共4258个，它对应X的一行数据，其中输出的前5个单词，X中第0列对应church，其值为词频；
titles为载入的文章标题，共395篇文章，同时输出0~4篇文章标题如下。
[python] view plain copy
 
  1. type(X): <type 'numpy.ndarray'>  
  2. shape: (395L, 4258L)  
  3. [[ 1  0  1  0  0]  
  4.  [ 7  0  2  0  0]  
  5.  [ 0  0  0  1 10]  
  6.  [ 6  0  1  0  0]  
  7.  [ 0  0  0  2 14]]  
  8.   
  9. type(vocab): <type 'tuple'>  
  10. len(vocab): 4258  
  11. ('church', 'pope', 'years', 'people', 'mother')  
  12.   
  13. type(titles): <type 'tuple'>  
  14. len(titles): 395  
  15. ('0 UK: Prince Charles spearheads British royal revolution. LONDON 1996-08-20',  
  16.  '1 GERMANY: Historic Dresden church rising from WW2 ashes. DRESDEN, Germany 1996-08-21',  
  17.  "2 INDIA: Mother Teresa's condition said still unstable. CALCUTTA 1996-08-23",  
  18.  '3 UK: Palace warns British weekly over Charles pictures. LONDON 1996-08-25',  
  19.  '4 INDIA: Mother Teresa, slightly stronger, blesses nuns. CALCUTTA 1996-08-25')  
From the above we can see that there are 395 news items (documents) and a vocabulary of size 4258. The document-term matrix, X, has a count of the number of occurences of each of the 4258 vocabulary words for each of the 395 documents.
下面是测试文档编号为0，单词编号为3117的数据，X[0,3117]：
[python] view plain copy
 
  1. # X[0,3117] is the number of times that word 3117 occurs in document 0  
  2. doc_id = 0  
  3. word_id = 3117  
  4. print("doc id: {} word id: {}".format(doc_id, word_id))  
  5. print("-- count: {}".format(X[doc_id, word_id]))  
  6. print("-- word : {}".format(vocab[word_id]))  
  7. print("-- doc  : {}".format(titles[doc_id]))  
  8.   
  9.   
  10. '''''输出 
  11. doc id: 0 word id: 3117 
  12. -- count: 2 
  13. -- word : heir-to-the-throne 
  14. -- doc  : 0 UK: Prince Charles spearheads British royal revolution. LONDON 1996-08-20 
  15. '''  

2.训练模型

其中设置20个主题，500次迭代
[python] view plain copy
 
  1. model = lda.LDA(n_topics=20, n_iter=500, random_state=1)  
  2. model.fit(X)          # model.fit_transform(X) is also available   

3.主题-单词（topic-word）分布

代码如下所示，计算'church', 'pope', 'years'这三个单词在各个主题(n_topocs=20，共20个主题)中的比重，同时输出前5个主题的比重和，其值均为1。
[python] view plain copy
 
  1. topic_word = model.topic_word_  
  2. print("type(topic_word): {}".format(type(topic_word)))  
  3. print("shape: {}".format(topic_word.shape))  
  4. print(vocab[:3])  
  5. print(topic_word[:, :3])  
  6.   
  7. for n in range(5):  
  8.     sum_pr = sum(topic_word[n,:])  
  9.     print("topic: {} sum: {}".format(n, sum_pr))  
输出结果如下：
[python] view plain copy
 
  1. type(topic_word): <type 'numpy.ndarray'>  
  2. shape: (20L, 4258L)  
  3. ('church', 'pope', 'years')  
  4.   
  5. [[  2.72436509e-06   2.72436509e-06   2.72708945e-03]  
  6.  [  2.29518860e-02   1.08771556e-06   7.83263973e-03]  
  7.  [  3.97404221e-03   4.96135108e-06   2.98177200e-03]  
  8.  [  3.27374625e-03   2.72585033e-06   2.72585033e-06]  
  9.  [  8.26262882e-03   8.56893407e-02   1.61980569e-06]  
  10.  [  1.30107788e-02   2.95632328e-06   2.95632328e-06]  
  11.  [  2.80145003e-06   2.80145003e-06   2.80145003e-06]  
  12.  [  2.42858077e-02   4.66944966e-06   4.66944966e-06]  
  13.  [  6.84655429e-03   1.90129250e-06   6.84655429e-03]  
  14.  [  3.48361655e-06   3.48361655e-06   3.48361655e-06]  
  15.  [  2.98781661e-03   3.31611166e-06   3.31611166e-06]  
  16.  [  4.27062069e-06   4.27062069e-06   4.27062069e-06]  
  17.  [  1.50994982e-02   1.64107142e-06   1.64107142e-06]  
  18.  [  7.73480150e-07   7.73480150e-07   1.70946848e-02]  
  19.  [  2.82280146e-06   2.82280146e-06   2.82280146e-06]  
  20.  [  5.15309856e-06   5.15309856e-06   4.64294180e-03]  
  21.  [  3.41695768e-06   3.41695768e-06   3.41695768e-06]  
  22.  [  3.90980357e-02   1.70316633e-03   4.42279319e-03]  
  23.  [  2.39373034e-06   2.39373034e-06   2.39373034e-06]  
  24.  [  3.32493234e-06   3.32493234e-06   3.32493234e-06]]  
  25.   
  26. topic: 0 sum: 1.0  
  27. topic: 1 sum: 1.0  
  28. topic: 2 sum: 1.0  
  29. topic: 3 sum: 1.0  
  30. topic: 4 sum: 1.0  

4.计算各主题Top-N个单词

下面这部分代码是计算每个主题中的前5个单词
[python] view plain copy
 
  1. n = 5  
  2. for i, topic_dist in enumerate(topic_word):  
  3.     topic_words = np.array(vocab)[np.argsort(topic_dist)][:-(n+1):-1]  
  4.     print('*Topic {} - {}'.format(i, ' '.join(topic_words)))  
输出如下所示：
[python] view plain copy
 
  1. *Topic 0  
  2. - government british minister west group  
  3. *Topic 1  
  4. - church first during people political  
  5. *Topic 2  
  6. - elvis king wright fans presley  
  7. *Topic 3  
  8. - yeltsin russian russia president kremlin  
  9. *Topic 4  
  10. - pope vatican paul surgery pontiff  
  11. *Topic 5  
  12. - family police miami versace cunanan  
  13. *Topic 6  
  14. - south simpson born york white  
  15. *Topic 7  
  16. - order church mother successor since  
  17. *Topic 8  
  18. - charles prince diana royal queen  
  19. *Topic 9  
  20. - film france french against actor  
  21. *Topic 10  
  22. - germany german war nazi christian  
  23. *Topic 11  
  24. - east prize peace timor quebec  
  25. *Topic 12  
  26. - n't told life people church  
  27. *Topic 13  
  28. - years world time year last  
  29. *Topic 14  
  30. - mother teresa heart charity calcutta  
  31. *Topic 15  
  32. - city salonika exhibition buddhist byzantine  
  33. *Topic 16  
  34. - music first people tour including  
  35. *Topic 17  
  36. - church catholic bernardin cardinal bishop  
  37. *Topic 18  
  38. - harriman clinton u.s churchill paris  
  39. *Topic 19  
  40. - century art million museum city  

5.文档-主题（Document-Topic）分布

计算输入前10篇文章最可能的Topic
[python] view plain copy
 
  1. doc_topic = model.doc_topic_  
  2. print("type(doc_topic): {}".format(type(doc_topic)))  
  3. print("shape: {}".format(doc_topic.shape))  
  4. for n in range(10):  
  5.     topic_most_pr = doc_topic[n].argmax()  
  6.     print("doc: {} topic: {}".format(n, topic_most_pr))  
输出如下所示：
[python] view plain copy
 
  1. type(doc_topic): <type 'numpy.ndarray'>  
  2. shape: (395L, 20L)  
  3. doc: 0 topic: 8  
  4. doc: 1 topic: 1  
  5. doc: 2 topic: 14  
  6. doc: 3 topic: 8  
  7. doc: 4 topic: 14  
  8. doc: 5 topic: 14  
  9. doc: 6 topic: 14  
  10. doc: 7 topic: 14  
  11. doc: 8 topic: 14  
  12. doc: 9 topic: 8  

6.两种作图分析

详见英文原文，包括计算各个主题中单词权重分布的情况：
[python] view plain copy
 
  1. import matplotlib.pyplot as plt  
  2. f, ax= plt.subplots(5, 1, figsize=(8, 6), sharex=True)  
  3. for i, k in enumerate([0, 5, 9, 14, 19]):  
  4.     ax[i].stem(topic_word[k,:], linefmt='b-',  
  5.                markerfmt='bo', basefmt='w-')  
  6.     ax[i].set_xlim(-50,4350)  
  7.     ax[i].set_ylim(0, 0.08)  
  8.     ax[i].set_ylabel("Prob")  
  9.     ax[i].set_title("topic {}".format(k))  
  10.   
  11. ax[4].set_xlabel("word")  
  12.   
  13. plt.tight_layout()  
  14. plt.show()  
输出如下图所示：


第二种作图是计算文档具体分布在那个主题，代码如下所示：
[python] view plain copy
 
  1. import matplotlib.pyplot as plt  
  2. f, ax= plt.subplots(5, 1, figsize=(8, 6), sharex=True)  
  3. for i, k in enumerate([1, 3, 4, 8, 9]):  
  4.     ax[i].stem(doc_topic[k,:], linefmt='r-',  
  5.                markerfmt='ro', basefmt='w-')  
  6.     ax[i].set_xlim(-1, 21)  
  7.     ax[i].set_ylim(0, 1)  
  8.     ax[i].set_ylabel("Prob")  
  9.     ax[i].set_title("Document {}".format(k))  
  10.   
  11. ax[4].set_xlabel("Topic")  
  12.   
  13. plt.tight_layout()  
  14. plt.show()  

输出结果如下图：



三. 总结

这篇文章主要是对Python下LDA用法的入门介绍，下一篇文章将结合具体的txt文本内容进行分词处理、文档主题分布计算等。其中也会涉及python计算词频tf和tfidf的方法。
由于使用fit()总报错“TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('int64') according to the rule 'safe'”，后使用sklearn中计算词频TF方法：
http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#text-feature-extraction

总之，希望文章对你有所帮助吧！尤其是刚刚接触机器学习、Sklearn、LDA的同学，毕竟我自己其实也只是一个门外汉，没有系统的学习过机器学习相关的内容，所以也非常理解那种不知道如何使用一种算法的过程，毕竟自己就是嘛，而当你熟练使用后才会觉得它非常简单，所以入门也是这篇文章的宗旨吧！
最后非常感谢上面提到的文章链接作者，感谢他们的分享。如果有不足之处，还请海涵~
(By:Eastmount 2016-03-17 深夜3点半  http://blog.csdn.net/eastmount/ )

【推广】 免费学中医，健康全家人
原文地址：https://www.cnblogs.com/smuxiaolei/p/7376773.html