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LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种用于文本数据主题建模的机器学习算法。旨在识别文本数据中隐藏的主题结构。LDA模型的作用是将文本数据分解成一组主题，每个主题由一组单词组成，然后将文本数据中的每个文档表示为这些主题的混合
主题：通常可以解释为文档中的概念或话题，例如，在新闻文章集合中，主题可以是政治、体育、娱乐等。LDA模型的目标是发现这些主题。
文档-主题分布：LDA模型将每个文档表示为主题的混合，这被称为文档-主题分布。指定了每个文档包含哪些主题以及它们的权重。这使得我们可以了解每个文档与哪些主题相关，以及它们的相对重要性
应用：LDA模型可以用于文本数据的多种应用，包括主题建模、文档分类、信息检索、推荐系统等。它有助于理解大规模文本数据集中的主题结构，从而更好地理解文本内容。
LDA建模注意事项：
用LDA主题模型建模首先要把文本内容处理成固定的格式，一个包含句子的list，list中每个元素是一句话分词后的词list。类似下面这个样子：
[[第，一，条，新闻，在，这里],[第，二，条，新闻，在，这里],[这，是，在，做， 什么],...]
gensim是一个Python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF等模型转换成向量模式
xxxxxxxxxx111from gensim import corpora2from gensim.models.ldamodel import LdaModel3# 创建LDA模型4# corpus: 语料库5# id2word: 词袋模型6# num_topics: 主题个数7lda = LdaModel(corpus=corpus,id2word=dictionary,num_topics=20)8
9# 把所有的主题打印出来，每个主题显示8个词10for topic in lda.print_topics(num_topics=20,num_words=8):11 print(topic[1])