私は新聞記事に関するいくつかの話題モデリングを行い、Python3でgensimを使ってLDAを実装しました。今度は、トピックごとに上位20語を使用して、各トピックごとに単語クラウドを作成したいと考えています。私は単語を印刷してLDAモデルを保存することができますが、単語の雲を生成するためにさらに使用できる各トピックのトップワードを保存する方法はありますか？PythonでLDAモデルから単語雲を生成する方法は？
私はGoogleに試みましたが、関連するものは見つかりませんでした。どんな助けもありがとうございます。
Gensimの組み込みメソッドshow_topicを使用して、LDAモデルからtopn単語を取得できます。
lda = models.LdaModel.load('lda.model')
for i in range(0, lda.num_topics):
with open('output_file.txt', 'w') as outfile:
outfile.write('{}\n'.format('TopiC#' + str(i + 1) + ': '))
for word, prob in lda.show_topic(i, topn=20):
outfile.write('{}\n'.format(word.encode('utf-8')))
outfile.write('\n')
これは、このような形式のファイルを書き込みます：
TopiC#69:
pet
dental
tooth
adopt
animal
puppy
rescue
dentist
adoption
animal
shelter
pet
dentistry
vet
paw
pup
patient
mix
foster
owner
TopiC#70:
periscope
disneyland
disney
snapchat
brandon
britney
periscope
periscope
replay
britneyspear
buffaloexchange
britneyspear
https
meerkat
blab
periscope
kxci
toni
disneyland
location
あなたがたりないかもしれない、あなたのニーズにこれを調整する必要があり、すなわち代わりに出力の上位20単語のリストを生成しますそれをテキストファイルに変換します。
この記事の答えは、原文を使って単語の雲を作成する方法の良い説明です。 How do I print lda topic model and the word cloud of each of the topics
各トピックのトップワードを保存する方法はありますか？
はいあります。 jLDADMMは、トピックごとに上位トピック語を出力します。 version 1.0には、上位のトピック語だけがトップワード出力ファイルに書き込まれますが、そのトピックの可能性はありません。
@JulienBernuはい私は持っています。モデルオブジェクトには、各トピックの単語ではなく、トピックの属性があります。概念的な難点はありません。私はこれらの単語を他の変数に抽出する方法を知らないだけです。 –