如何监控 Gensim LDA 模型的收敛性?

How to monitor convergence of Gensim LDA model?

我似乎找不到它,或者我的统计知识及其术语可能是这里的问题,但我想实现类似于 LDA lib from PyPI and observe the uniformity/convergence of the lines. How can I achieve this with Gensim LDA 底部页面上的图表的东西?

您希望绘制模型拟合的收敛曲线是对的。 不幸的是,Gensim 似乎并没有使这一点变得非常直接。

  1. 运行 模型,这样您就可以分析模型拟合函数的输出。我喜欢设置一个日志文件。

    import logging
    logging.basicConfig(filename='gensim.log',
                        format="%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s",
                        level=logging.INFO)
    
  2. LdaModel中设置eval_every参数。该值越低,您的绘图的分辨率就越高。但是,计算困惑度会大大降低拟合速度!

    lda_model = 
    LdaModel(corpus=corpus,
             id2word=id2word,
             num_topics=30,
             eval_every=10,
             pass=40,
             iterations=5000)
    
  3. 解析日志文件并制作你的情节。

    import re
    import matplotlib.pyplot as plt
    p = re.compile("(-*\d+\.\d+) per-word .* (\d+\.\d+) perplexity")
    matches = [p.findall(l) for l in open('gensim.log')]
    matches = [m for m in matches if len(m) > 0]
    tuples = [t[0] for t in matches]
    perplexity = [float(t[1]) for t in tuples]
    liklihood = [float(t[0]) for t in tuples]
    iter = list(range(0,len(tuples)*10,10))
    plt.plot(iter,liklihood,c="black")
    plt.ylabel("log liklihood")
    plt.xlabel("iteration")
    plt.title("Topic Model Convergence")
    plt.grid()
    plt.savefig("convergence_liklihood.pdf")
    plt.close()