获取新文档的主题概率分布

Question

我有一个名为 model 的工作主题模型，具有以下设置：

model = LdaModel(corpus=corpus,
                             id2word=id2word,
                             num_topics=10, 
                             random_state=100,
                             update_every=1,
                             chunksize=100,
                             passes=50,
                             alpha='auto',
                             per_word_topics=True)

这个模型是在 data_words 上训练的，一个包含列表的列表，每个列表中有一个文本字符串，例如：

data_words = [['This is the first text'],['This is another text'], ['Here is the very last text']]

在这种情况下，len(data_words) 是三，但根据我的实际数据，它是（大约）4000。

基于经过训练的主题模型，我想将 data_words 中的 4000 个文档中的每一个都表示为主题概率分布。对于每个文档，这将是一个 num_topics-dimensional 向量，其中每个单元格表示该文档中出现主题的概率。

根据 documentation，我采取了以下步骤：

from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
common_dictionary = Dictionary(data_words)
common_corpus = [common_dictionary.doc2bow(text) for text in data_words]

为了获得分布，我运行： model[common_corpus[0]]

这里的输出是一个元组。其中第一个元素model[common_corpus[0]][0]如下所示：

[(0, 0.26094702),
 (1, 0.29876992),
 (3, 0.3244001),
 (7, 0.045543537),
 (8, 0.03196496),
 (9, 0.031232798)]

这是第一个文档的主题分布并且主题 2、4、5 和 6 的概率等于零是否正确？或者我应该用不同的方式解释吗？

最终，我想要一个 4000xnum_topics 矩阵，其中每个单元格代表文档中某个主题的概率。假设 model[common_corpus[0]][0] 是我所怀疑的，我可以编写一个函数来从 model[common_corpus[0]][i] 中为每个文档 i 获取该矩阵。有没有更快的方法来获得这个矩阵？

Answer 1

https://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html之后，概率低于参数minimum_probability的所有主题将被丢弃（默认值：0.01）。如果你设置minimum_probability=0，你将得到文档的整个主题概率分布（以元组的形式）。

关于你的第二个问题，我相信只有上面的方法可以让你获得主题文档分布。因此，您需要遍历数据集中的所有文档以获得文档主题矩阵。

获取新文档的主题概率分布

Get topic probability distribution for new document

vector

probability

python-3.x

lda