gensim 的 get_document_topics 方法返回的概率加起来不为一

Question

有时所有主题的 return 概率都很好，但有时只有几个主题的 return 概率加起来不等于一个，似乎取决于文档。一般return几个话题，概率加起来差不多80%，那么return就是最相关的话题吗？有没有办法强制它达到 return 所有概率？

也许我遗漏了什么，但我找不到该方法参数的任何文档。

Answer 1

我正在研究 LDA 主题建模并遇到了这个 post。我确实创建了两个主题，比如 topic1 和 topic2。

每个主题的前10个词如下：0.009*"would" + 0.008*"experi" + 0.008*"need" + 0.007*"like" + 0.007*"code" + 0.007*"work" + 0.006*"think" + 0.006*"make" + 0.006*"one" + 0.006*"get

0.027*"ierr" + 0.018*"line" + 0.014*"0.0e+00" + 0.010*"error" + 0.009*"defin" + 0.009*"norm" + 0.006*"call" + 0.005*"type" + 0.005*"de" + 0.005*"warn

最终，我拿了1份文件来确定最接近的主题。

for d in doc:
    bow = dictionary.doc2bow(d.split())
    t = lda.get_document_topics(bow)

输出为[(0, 0.88935698141006414), (1, 0.1106430185899358)].

要回答您的第一个问题，文档的概率总和为 1.0，这就是 get_document_topics 所做的。该文档明确指出，它 returns 给定文档 bow 的主题分布，作为 (topic_id, topic_probability) 2 元组的列表。

此外，我尝试get_term_topics关键字“ierr”

t = lda.get_term_topics("ierr", minimum_probability=0.000001) 结果是[(1, 0.027292299843400435)] 无非就是每个话题的贡献这个词，有道理

因此，您可以根据使用 get_document_topics 获得的主题分布来标记文档，并且可以根据 get_term_topics 给出的贡献来确定单词的重要性。

希望对您有所帮助。

Answer 2

我遇到了同样的问题，通过在调用 gensim.models.ldamodel.LdaModel 对象的 get_document_topics 方法时包含参数 minimum_probability=0 解决了这个问题。

    topic_assignments = lda.get_document_topics(corpus,minimum_probability=0)

默认情况下，gensim 不会输出低于 0.01 的概率，因此对于任何文档，如果有任何主题分配的概率低于此阈值，则主题概率之和为该文件加起来不等于一个。

这是一个例子：

from gensim.test.utils import common_texts
from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
from gensim.models.ldamodel import LdaModel

# Create a corpus from a list of texts
common_dictionary = Dictionary(common_texts)
common_corpus = [common_dictionary.doc2bow(text) for text in common_texts]

# Train the model on the corpus.
lda = LdaModel(common_corpus, num_topics=100)

# Try values of minimum_probability argument of None (default) and 0
for minimum_probability in (None, 0):
    # Get topic probabilites for each document
    topic_assignments = lda.get_document_topics(common_corpus,minimum_probability=minimum_probability)
    probabilities = [ [entry[1] for entry in doc] for doc in topic_assignments ]
    # Print output
    print(f"Calculating topic probabilities with minimum_probability argument = {str(minimum_probability)}")
    print(f"Sum of probabilites:")
    for i, P in enumerate(probabilities):
        sum_P = sum(P)
        print(f"\tdoc {i} = {sum_P}")

输出为：

Calculating topic probabilities with minimum_probability argument = None
Sum of probabilities:
    doc 0 = 0.6733324527740479
    doc 1 = 0.8585712909698486
    doc 2 = 0.7549994885921478
    doc 3 = 0.8019999265670776
    doc 4 = 0.7524996995925903
    doc 5 = 0
    doc 6 = 0
    doc 7 = 0
    doc 8 = 0.5049992203712463
Calculating topic probabilities with minimum_probability argument = 0
Sum of probabilites:
    doc 0 = 1.0000000400468707
    doc 1 = 1.0000000337604433
    doc 2 = 1.0000000079162419
    doc 3 = 1.0000000284053385
    doc 4 = 0.9999999937135726
    doc 5 = 0.9999999776482582
    doc 6 = 0.9999999776482582
    doc 7 = 0.9999999776482582
    doc 8 = 0.9999999930150807

此默认行为在文档中没有明确说明。 get_document_topics 方法的 minimum_probability 的默认值为 None，但是这不会将概率设置为零。相反，minimum_probability 的值设置为 gensim.models.ldamodel.LdaModel 对象的 minimum_probability 的值，默认情况下为 0.01，如您在 source code:

def __init__(self, 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_phi_value=0.01,
             per_word_topics=False, callbacks=None, dtype=np.float32):

gensim 的 get_document_topics 方法返回的概率加起来不为一

probabilities returned by gensim's get_document_topics method doesn't add up to one

text-mining

lda

gensim

topic-modeling