lda主题模型分析代码（lda主题模型结果分析）

科技前沿 • 2025-05-09 13:34 • 阅读 39

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本篇博客介绍了如何使用LDA（潜在狄利克雷分配）模型和Spark进行文本主题分析。我们的目标是从大量的用户评论中提取出主题。

首先，我们需要导入所需的库，包括（用于中文分词），（用于创建LDA模型），（用于下载和使用停用词），（用于处理json格式的数据），（用于情感分析），以及（用于处理大规模数据）。这里建议使用anaconda建立虚拟环境去运行。

然后，我们创建一个SparkSession并连接到远程的Spark服务器。

在这篇博客中，我们将详细介绍如何使用SparkSession建立一个远程的Spark连接。以下是我们将要讲解的代码：

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首先，我们使用来创建一个SparkSession的构建器。这个构建器可以让我们配置SparkSession的参数。

然后，我们使用来设置应用程序的名称。这个名称将会显示在Spark集群管理器的用户界面上。

接着，我们使用来设置集群管理器。在这个例子中，我们使用的是YARN。

接下来，我们使用方法来设置一些配置参数。例如，我们设置了Python环境的路径、Spark SQL的仓库目录、Hive元数据存储的URI以及Parquet文件的写入格式。

然后，我们使用方法来启用Hive的支持。这样，我们就可以使用Hive的功能，例如HiveQL和Hive UDF。

最后，我们使用方法来获取或创建一个SparkSession。如果已经存在一个符合我们配置的SparkSession，那么就返回这个SparkSession；否则，就创建一个新的SparkSession。

通过以上步骤，我们就成功地建立了一个远程的Spark连接。在后续的数据处理任务中，我们可以使用这个SparkSession来读取和写入数据，执行SQL查询，以及运行机器学习算法。

我们定义了一个名为的函数，用于对文本进行预处理。这个函数包括以下几个步骤：

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在完成文本预处理后，我们使用库中的和模块创建LDA模型，并对预处理后的文本进行主题分析。

我们首先创建一个字典和一个文档-词频矩阵，然后使用这些数据训练LDA模型。我们设置主题数量为1，并进行50次迭代。

最后，我们使用LDA模型提取出主题，并打印出每个主题的前8个词。

我们定义了一个名为的函数，用于从Spark表中读取数据，并对每一条评论进行主题分析。我们首先将评论列表从json格式转换为Python对象，然后将所有的评论合并成一个字符串，最后使用函数对这个字符串进行主题分析。

我们使用函数从表中取出前100条记录，并对每一条记录的评论进行主题分析。

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运行截图：需注意的是若需分析的文本较短，该模型可能不会展现出预期的结果，这时有以下几个解决方案：