python - LDA：主题模型 gensim 给出相同的主题集

Question

为什么我在 gensim lda 模型中得到相同的主题集#字？我使用了这些参数。我检查了我的语料库中没有重复的文档。

lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=MY_CORPUS,
                                           id2word=WORD_AND_ID,
                                           num_topics=4, 
                                           minimum_probability=minimum_probability,
                                           random_state=100,
                                           update_every=1,
                                           chunksize=100,
                                           passes=10,
                                           alpha='auto', # symmetric, asymmetric
                                           per_word_topics=True)

结果

[
(0, '0.004*lily + 0.01*rose + 0.00*jasmine'),
(1, '0.005*geometry + 0.07*algebra + 0.01*calculation'),
(2, '0.003*painting + 0.001*brush + 0.01*colors'),
(3, '0.005*geometry + 0.07*algebra + 0.01*calculation')
]

注意：主题#1 和#3 相同。

标签： pythonnlpgensimldatopic-modeling

Answer 1

每个主题都可能包含大量不同权重的单词。当一个主题被显示（例如使用lda_model.show_topics()）时，你只会得到几个权重最大的词。这并不意味着剩余词汇之间的主题之间没有差异。

您可以控制显示的单词数来检查剩余的权重：

 show_topics(num_topics=4, num_words=10, log=False, formatted=True)

并更改num_words参数以包含更多单词。

现在，还有一种可能：

• 主题的数量应该不同（例如 3 个），
• 或minimum_probability更小（您使用的值是多少？），
• 或passes更大的数量，
• chunksize更小，
• 语料库更大（大小是多少？）或去掉停用词（你这样做了吗？）。

我鼓励您尝试使用这些参数的不同值，以检查是否有任何组合效果更好。