以下是使用Python中的gensim库实现LDA主题模型文本分析的示例代码：
import gensim from gensim import corpora # 准备数据 documents = ["This is the first document.", "This document is the second document.", "And this is the third one.", "Is this the first document?"] # 分词处理 texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in documents] # 建立词典 dictionary = corpora.Dictionary(texts) # 建立语料库 corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] # 训练模型 <em>lda</em>model = gensim.models.<em>lda</em>model.<em>Lda</em>Model(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=20) # 输出主题及其词汇分布 for topic in <em>lda</em>model.print_topics(num_words=4): print(topic) 讯享网
输出结果如下：
讯享网(0, '0.123*"document." + 0.083*"is" + 0.083*"the" + 0.083*"this"') (1, '0.085*"the" + 0.085*"document" + 0.085*"this" + 0.085*"is"') (2, '0.094*"this" + 0.094*"is" + 0.094*"the" + 0.094*"first"')
结果说明该模型共分为3个主题，每个主题的词汇分布如上所示。可以看出，第一个主题与“document”相关，第二个主题与“this”和“is”相关，第三个主题与“first”相关。
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