主题建模是一种常用的技术，主要用于将文本数据中的每个文档归类到一个或多个主题之下，这一过程通常不需要监督（即无需人工标注）。例如，可以将文档分为政治、体育、金融等主题。如果每个文档只分配一个主题，这实际上是一个文档分类任务。

在主题建模中，隐含狄利克雷分布（LDA）是最常用的分解方法之一。LDA模型试图找出频繁共现的单词组合，从而识别出主题。LDA认为每个文档都是若干主题的混合，但这里的主题与日常生活中所理解的主题有所不同，而是机器学习领域中的抽象概念。

我们应用LDA算法对电影评论数据集进行了处理，以展示其实际效果。在无监督文档模型中，去除那些出现在大量文档中的常见词汇是很重要的，因为这些词汇可能会主导分析结果。因此，我们删除了至少在15%的文档中出现的词汇，并保留了最常见的10000个词汇。以下是部分相关代码：

```python from sklearn.modelselection import GridSearchCV from sklearn.featureextraction.text import CountVectorizer

加载训练数据

reviewstrain = loadfiles("D:/MovieDatabase/aclImdb/train") texttrain, ytrain = reviewstrain.data, reviewstrain.target

清洗数据，删除不相关的格式

texttrain = [doc.replace(b"n", b" ") for doc in texttrain]

输出各类样本数量

print("Samples per class (training): {}".format(np.bincount(y_train)))

加载测试数据

reviewstest = loadfiles("D:/MovieDatabase/aclImdb/test") texttest, ytest = reviewstest.data, reviewstest.target

使用CountVectorizer进行数据预处理

vect = CountVectorizer(maxfeatures=10000, maxdf=.15) vect.fit(texttrain) x = vect.transform(texttrain)

使用LDA模型进行主题建模

lda = LatentDirichletAllocation(ncomponents=10, learningmethod="batch", maxiter=25, randomstate=0) documenttopics = lda.fittransform(x)

输出主题数量和特征数量

print("主题个数和特征个数: {}".format(lda.components_.shape)) ```

通过运行上述代码，我们得到了一些初步结果，包括各类样本数量以及主题数量和特征数量。接下来，为了更好地理解这些主题的具体含义，我们查看了每个主题中最重要的词汇。以下是部分重要词汇：

```python import numpy as np from mglearn.tools import print_topics

获取特征名称

featurenames = np.array(vect.getfeaturenames()) sorting = np.argsort(lda.components, axis=1)[:, ::-1]

打印前10个主题中的重要词汇

mglearn.tools.printtopics(topics=range(10), featurenames=featurenames, sorting=sorting, topicsperchunk=5, nwords=10) ```

结果显示，某些主题可能与历史和平有关，另一些则可能涉及悲剧等话题。为了进一步细化分析，我们尝试使用更多主题，即100个主题，这样虽然分析会更加复杂，但也能使每个主题更具体地针对某一数据子集：

```python lda100 = LatentDirichletAllocation(ncomponents=100, learningmethod="batch", maxiter=25, randomstate=0) documenttopics100 = lda100.fittransform(x) sorting = np.argsort(lda100.components_, axis=1)[:, ::-1]

打印100个主题中的部分重要词汇

topics = np.array([9, 19, 29, 39, 49, 59, 69, 79, 89, 99]) mglearn.tools.printtopics(topics=topics, featurenames=featurenames, sorting=sorting, topicsperchunk=10, nwords=20) ```

此外，如果我们想单独查看某个特定主题，例如主题49，可以通过以下方式实现：

```python title49 = np.argsort(documenttopics100[:, 49])[::-1]

打印该主题下最重要的前5个文档

for i in title49[:10]: # 显示前两个句子 print(b".".join(texttrain[i].split(b".")[:2]) + b".n") ```

尽管LDA算法具有随机性，每次运行可能产生不同结果，但它依然是一个非常有用的工具，可以帮助我们从大量文本数据中提取有意义的主题。