import jieba import jieba.analyse as analyse import gensim from gensim import corpora, models, similarities# 停用詞表加載方法 def get_stopword_list():# 停用詞表存儲路徑，每一行為一個詞，按行讀取進行加載# 進行編碼轉換確保匹配準確率stop_word_path = './stopword.txt'stopword_list = [sw.replace('\n', '') for sw in open(stop_word_path, encoding='utf-8').readlines()]return stopword_listimport jieba import jieba.analyse as analyse import gensim from gensim import corpora, models, similarities# 停用詞表加載方法 def get_stopword_list():# 停用詞表存儲路徑，每一行為一個詞，按行讀取進行加載# 進行編碼轉換確保匹配準確率stop_word_path = './stopword.txt'stopword_list = [sw.replace('\n', '') for sw in open(stop_word_path, encoding='utf-8').readlines()]return stopword_list# 停用詞 stop_word = get_stopword_list() text = input()# 分詞 sentences = [] segs = jieba.lcut(text) segs = list(filter(lambda x: x not in stop_word, segs)) sentences.append(segs)# 構建詞袋模型 dictionary = corpora.Dictionary(sentences) corpus = [dictionary.doc2bow(sentence) for sentence in sentences] result = "" # 任務：使用gensim模塊中的函數構造LDA模型，得出最佳主題詞的分析結果保存到result變量中。 # ********** Begin *********# lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus,id2word=dictionary, num_topics=8) result=lda.print_topic(1, topn=1)# ********** End **********# print(result.split('*')[1],end="")

一定要評測兩遍

總結

以上是生活随笔為你收集整理的LDA 算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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