要在LdaModel中记录纪元,可以通过设置passes参数的值来控制训练的迭代次数。每个纪元都会将训练数据集分成多个小批次,并在每个小批次上进行迭代训练。默认情况下,passes参数的值为1,即只进行一次迭代训练。 以下是设置passes参数的示例代码: 代码语言:txt 复制 from gensim.models import LdaModel from gensim.corpora i...
gensim是一个用于处理文本数据的Python库,它提供了一系列工具用于文本数据分析、主题建模等。gensim的主题建模算法中的一种是LDA模型,其参数对于模型的效果和准确性有重要影响。 首先,LDA模型的参数包括num_topics、passes、alpha、eta等。num_topics表示主题的个数,passes表示迭代次数,alpha和eta是用于控制主题分布和单词...
o2 = self.__remove_stop_words(o1)#o3 = self.__lemmatizer(o2)o4 = self.__dt_matrix(o2) self.topics =LdaModel(o4[0], num_topics=1, id2word=o4[1], passes=50) output = self.topics.show_topics(num_topics=1, num_words=3, log=False, formatted=True)return[x.split("*")[1]....
lda =LdaModel(corpus, id2word=dicc, num_topics=n_topics, update_every=self.update_e, chunksize=self.chunk_size, passes=self.n_passes)else: lda =LdaModel(corpus, id2word=dicc, num_topics=n_topics, passes=1) lda.save(self.output()['langs'][idioma][n_topics].path) 开发者ID:andresl...
LdaModel(corpus=None, num_topics=100, id2word=None, distributed=False, chunksize=2000, passes=1, update_every=1, alpha='symmetric', eta=None, decay=0.5, offset=1.0, eval_every=10, iterations=50, gamma_threshold=0.001, minimum_probability=0.01, random_state=None, ns_conf=None, minimum_...
corpus=[dictionary.doc2bow(text) for text in texts]#使用LDA进行主题分析lda_model=models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary, passes=10) topics=lda_model.print_topics(num_words=3) for topic in topics: print(topic) 得到Output(输出) ...
其中,bow_corpus是我们前面构建的词袋模型数据集,num_topics指定了我们期望得到的主题数,id2word是我们前面构建的词袋模型中的词袋字典,passes指定了迭代次数。 第五步:获取主题和文档的分布 在完成LDA模型的训练后,我们可以使用不同的方法来获取主题和文档的分布。 以下是一些常用的方法: 1.获取主题分布:使用lda_...
LdaSeqModel(corpus=None, time_slice=None, id2word=None, alphas=0.01, num_topics=10, initialize='gensim', sstats=None, lda_model=None, obs_variance=0.5, chain_variance=0.005, passes=10, random_state=None, lda_inference_max_iter=25, em_min_iter=6, em_max_iter=20, chunksize=100) ...
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel( corpus=corpus, id2word=id2word, num_topics=20, random_state=100, update_every=1, chunksize=100, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True )We can now use the above created LDA model to get the topics, to compute Model Perplexity.Prin...
~\Anaconda3\lib\site-packages\gensim\models\ldamodel.py ininit(self, corpus, num_topics, id2word, distributed, chunksize, passes, update_every, alpha, eta, decay, offset, eval_every, iterations, gamma_threshold, minimum_probability, random_state, ns_conf, minimum_phi_value, per_word_topics...