python实现的LDA算法

实现LDA算法需要用到一些数学和概率统计的知识，你需要根据LDA算法的具体公式，实现初始化模型参数、Gibbs采样、模型参数更新等具体的步骤。同时，还需要读取训练文件和词典文件，以及保存模型到文件的功能。

理解LDA算法的实现思路涉及到以下关键步骤：

初始化模型参数：
设置主题数（K）, 超参数alpha, beta。
初始化文档-主题分布 (theta) 和 主题-词汇分布 (phi)。

读取文档数据，每行为一个文档，分词后用空格隔开。
构建词典，将每个词映射到唯一的整数。

class LDA:def __init__(self, alpha, beta, K, iter_num, top_words, wordmapfile, trnfile, modelfile_suffix):# ...def read_and_build_dictionary(self):# Read training file and build vocabulary# Implement code to read and build dictionary...

初始化文档-主题分布和主题-词汇分布：
为每个文档中的每个词随机分配一个主题。
根据分配的主题，初始化文档-主题分布和主题-词汇分布。

class LDA:def __init__(self, alpha, beta, K, iter_num, top_words, wordmapfile, trnfile, modelfile_suffix):# ...def initialize(self):# ...# Initialize document-topic and topic-word distributionsself.theta = np.random.dirichlet([self.alpha] * self.K, size=len(self.documents))self.phi = np.random.dirichlet([self.beta] * len(self.vocabulary), size=self.K)

Gibbs采样：
对每个文档中的每个词进行Gibbs采样。
在采样过程中，考虑当前文档-主题分布、主题-词汇分布以及词汇的分配情况。

class LDA:def __init__(self, alpha, beta, K, iter_num, top_words, wordmapfile, trnfile, modelfile_suffix):# ...def gibbs_sampling(self):# Implement Gibbs sampling algorithm...

更新模型参数：
根据采样得到的文档-主题分布和主题-词汇分布，更新模型的参数。
使用迭代方法逐步调整参数。

class LDA:def __init__(self, alpha, beta, K, iter_num, top_words, wordmapfile, trnfile, modelfile_suffix):# ...def update_model_parameters(self):# Update model parameters based on Gibbs sampling results# Implement parameter update code...

输出每个主题的前top_words个词：
根据学习到的主题-词汇分布，输出每个主题的前top_words个词，以便观察主题的含义。

class LDA:def __init__(self, alpha, beta, K, iter_num, top_words, wordmapfile, trnfile, modelfile_suffix):# ...def print_top_words_per_topic(self):# Output top_words words for each topic based on learned phi# Implement code to print top words...

保存模型：
将学习到的模型参数保存到文件，以备后续使用。

 class LDA:def __init__(self, alpha, beta, K, iter_num, top_words, wordmapfile, trnfile, modelfile_suffix):# ...def save_model(self):# Save model parameters, theta, phi, etc. to files# Implement code to save model...

实际实现中需要考虑数学计算的优化、数据结构的选择、算法的效率等方面的问题。详细的公式和算法细节可以参考LDA的相关文献。在实现过程中，需要使用numpy等工具进行矩阵运算，以提高效率。

实例：

alpha = 0.1

beta = 0.1

K = 10 //主题个数

iter_num = 50 //迭代次数

top_words = 20 //每个主题显示的词的个数

wordmapfile = ‘./model/wordmap.txt’ //wordmap文件存储位置

trnfile = “./model/test.dat” //训练文件

modelfile_suffix = “./model/final” //模型文件的存储位置以及前缀 ‘’’

输入文件的要求： 每行为一篇文档，分词后用空格隔开。

运行命令：

‘’’ python lda.py ‘’’

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-import random,osalpha = 0.1
beta = 0.1
K = 10
iter_num = 50
top_words = 20wordmapfile  = './model/wordmap.txt'
trnfile = "./model/test.dat"
modelfile_suffix = "./model/final"class Document(object):def __init__(self):self.words = []self.length = 0class Dataset(object):def __init__(self):self.M = 0self.V = 0self.docs = []self.word2id = {}    # <string,int>字典self.id2word = {}    # <int, string>字典def writewordmap(self):with open(wordmapfile, 'w') as f:for k,v in self.word2id.items():f.write(k + '\t' + str(v) + '\n')class Model(object):def __init__(self, dset):self.dset = dsetself.K = Kself.alpha = alphaself.beta = betaself.iter_num = iter_numself.top_words = top_wordsself.wordmapfile = wordmapfileself.trnfile = trnfileself.modelfile_suffix = modelfile_suffixself.p = []        # double类型，存储采样的临时变量self.Z = []        # M*doc.size()，文档中词的主题分布self.nw = []       # V*K，词i在主题j上的分布self.nwsum = []    # K，属于主题i的总词数self.nd = []       # M*K，文章i属于主题j的词个数self.ndsum = []    # M，文章i的词个数self.theta = []    # 文档-主题分布self.phi = []      # 主题-词分布def init_est(self):self.p = [0.0 for x in xrange(self.K)]self.nw = [ [0 for y in xrange(self.K)] for x in xrange(self.dset.V) ]self.nwsum = [ 0 for x in xrange(self.K)]self.nd = [ [ 0 for y in xrange(self.K)] for x in xrange(self.dset.M)]self.ndsum = [ 0 for x in xrange(self.dset.M)]self.Z = [ [] for x in xrange(self.dset.M)]for x in xrange(self.dset.M):self.Z[x] = [0 for y in xrange(self.dset.docs[x].length)]self.ndsum[x] = self.dset.docs[x].lengthfor y in xrange(self.dset.docs[x].length):topic = random.randint(0, self.K-1)self.Z[x][y] = topicself.nw[self.dset.docs[x].words[y]][topic] += 1self.nd[x][topic] += 1self.nwsum[topic] += 1self.theta = [ [0.0 for y in xrange(self.K)] for x in xrange(self.dset.M) ]self.phi = [ [ 0.0 for y in xrange(self.dset.V) ] for x in xrange(self.K)]def estimate(self):print 'Sampling %d iterations!' % self.iter_numfor x in xrange(self.iter_num):print 'Iteration %d ...' % (x+1)for i in xrange(len(self.dset.docs)):for j in xrange(self.dset.docs[i].length):topic = self.sampling(i, j)self.Z[i][j] = topicprint 'End sampling.'print 'Compute theta...'self.compute_theta()print 'Compute phi...'self.compute_phi()print 'Saving model...'self.save_model()def sampling(self, i, j):topic = self.Z[i][j]wid = self.dset.docs[i].words[j]self.nw[wid][topic] -= 1self.nd[i][topic] -= 1self.nwsum[topic] -= 1self.ndsum[i] -= 1Vbeta = self.dset.V * self.betaKalpha = self.K * self.alphafor k in xrange(self.K):self.p[k] = (self.nw[wid][k] + self.beta)/(self.nwsum[k] + Vbeta) * \(self.nd[i][k] + alpha)/(self.ndsum[i] + Kalpha)for k in range(1, self.K):self.p[k] += self.p[k-1]u = random.uniform(0, self.p[self.K-1])for topic in xrange(self.K):if self.p[topic]>u:breakself.nw[wid][topic] += 1self.nwsum[topic] += 1self.nd[i][topic] += 1self.ndsum[i] += 1return topicdef compute_theta(self):for x in xrange(self.dset.M):for y in xrange(self.K):self.theta[x][y] = (self.nd[x][y] + self.alpha) \/(self.ndsum[x] + self.K * self.alpha)def compute_phi(self):for x in xrange(self.K):for y in xrange(self.dset.V):self.phi[x][y] = (self.nw[y][x] + self.beta)\/(self.nwsum[x] + self.dset.V * self.beta)def save_model(self):with open(self.modelfile_suffix+'.theta', 'w') as ftheta:for x in xrange(self.dset.M):for y in xrange(self.K):ftheta.write(str(self.theta[x][y]) + ' ')ftheta.write('\n')with open(self.modelfile_suffix+'.phi', 'w') as fphi:for x in xrange(self.K):for y in xrange(self.dset.V):fphi.write(str(self.phi[x][y]) + ' ')fphi.write('\n')with open(self.modelfile_suffix+'.twords','w') as ftwords:if self.top_words > self.dset.V:self.top_words = self.dset.Vfor x in xrange(self.K):ftwords.write('Topic '+str(x)+'th:\n')topic_words = []for y in xrange(self.dset.V):topic_words.append((y, self.phi[x][y]))#quick-sorttopic_words.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)for y in xrange(self.top_words):word = self.dset.id2word[topic_words[y][0]]ftwords.write('\t'+word+'\t'+str(topic_words[y][1])+'\n')with open(self.modelfile_suffix+'.tassign','w') as ftassign:for x in xrange(self.dset.M):for y in xrange(self.dset.docs[x].length):ftassign.write(str(self.dset.docs[x].words[y])+':'+str(self.Z[x][y])+' ')ftassign.write('\n')with open(self.modelfile_suffix+'.others','w') as fothers:fothers.write('alpha = '+str(self.alpha)+'\n')fothers.write('beta = '+str(self.beta)+'\n')fothers.write('ntopics = '+str(self.K)+'\n')fothers.write('ndocs = '+str(self.dset.M)+'\n')fothers.write('nwords = '+str(self.dset.V)+'\n')fothers.write('liter = '+str(self.iter_num)+'\n')def readtrnfile():print 'Reading train data...'with open(trnfile, 'r') as f:docs = f.readlines()dset = Dataset()items_idx = 0for line in docs:if line != "":tmp = line.strip().split()#生成一个文档对象doc = Document()for item in tmp:if dset.word2id.has_key(item):doc.words.append(dset.word2id[item])else:dset.word2id[item] = items_idxdset.id2word[items_idx] = itemdoc.words.append(items_idx)items_idx += 1doc.length = len(tmp)dset.docs.append(doc)else:passdset.M = len(dset.docs)dset.V = len(dset.word2id)print 'There are %d documents' % dset.Mprint 'There are %d items' % dset.Vprint 'Saving wordmap file...'dset.writewordmap()return dsetdef lda():dset = readtrnfile()model = Model(dset)model.init_est()model.estimate()if __name__=='__main__':lda()

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/662446.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

SpringBoot security 安全认证（三）——自定义注解实现接口放行配置

SpringBoot security 安全认证（三）——自定义注解实现接口放行配置

背景&#xff1a;通过Security实现了安全管理&#xff0c;可以配置哪些接口可以无token直接访问。但一个麻烦就是每增加一个匿名访问接口时都要去修改SecurityConfig配置&#xff0c;从程序设计上讲是不太让人接受的。 本节内容&#xff1a;即是解决以上问题&#xff0c;增加一…
阅读更多...
新媒体运营-背景分析（个人）篇

新媒体运营-背景分析（个人）篇

背景分析&#xff08;个人&#xff09; 1 、我为什么要拍抖音&#xff1f; &#xff08;初心&#xff09; 我有口才&#xff1f;有才艺&#xff1f;想记录自己的成长故事&#xff1f;宣传产品&#xff1f;我有工厂&#xff0c;看能不能有更多合作机会&#xff1f; 2 、我拍抖音…
阅读更多...
Model Checking Guided Testing for Distributed Systems——论文泛读

Model Checking Guided Testing for Distributed Systems——论文泛读

EuroSys 2023 Paper 论文阅读笔记整理 问题 分布式系统已成为云计算的支柱&#xff0c;不正确的系统设计和实现可能严重影响分布式系统的可靠性。尽管使用形式化规范建模的分布式系统设计可以通过形式化模型检查进行验证&#xff0c;但要弄清其相应的实现是否符合已验证的规范…
阅读更多...
【EI会议征稿通知】第三届信号处理与通信安全国际学术会议（ICSPCS 2024）

【EI会议征稿通知】第三届信号处理与通信安全国际学术会议（ICSPCS 2024）

第三届信号处理与通信安全国际学术会议&#xff08;ICSPCS 2024&#xff09; 2024 3rd International Conference on Signal Processing and Communication Security 信号处理和通信安全是现代信息技术应用的重要领域&#xff0c;近年来这两个领域的研究相互交叉促进&#xf…
阅读更多...
云贝教育 | 【技术文章】Oracle 19c RAC修改网络

云贝教育 | 【技术文章】Oracle 19c RAC修改网络

注: 本文为云贝教育 刘峰 原创&#xff0c;请尊重知识产权&#xff0c;转发请注明出处&#xff0c;不接受任何抄袭、和未经注明出处的转载。 原文链接&#xff1a;【Oracle 19c】Oracle 19c RAC修改网络 - 课程体系 - 云贝教育 (yunbee.net) 变更目标 ip类型 节点 原IP 目…
阅读更多...
【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别

【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别

实验三&#xff1a;贝叶斯垃圾邮件识别 本次作业以垃圾邮件分类任务为基础&#xff0c;要求提取文本特征并使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件识别&#xff08;调用已有工具包或自行实现&#xff09;。 1 任务介绍 ​ 电子邮件是互联网的一项重要服务&#xff0c;在大家的学习、…
阅读更多...
【ADI 知识库】X 波段相控阵开发平台 硬件 2

【ADI 知识库】X 波段相控阵开发平台 硬件 2

ADAR1000EVAL1Z (Stingray) ADAR1000-EVAL1Z评估板是一款模拟波束成形前端&#xff0c;设计用于测试ADAR1000和ADTR1107的性能。ADAR1000 是一款 8 GHz 至 16 GHz、4 通道、X 波段和 Ku 波段波束成形器 IC。ADTR1107是 6 GHz 至 18 GHz 前端发送/接收模块。 ADAR1000-EVAL1Z板…
阅读更多...
【Java系列】Java 8 日期/时间 API 简介

【Java系列】Java 8 日期/时间 API 简介

目录 1. 概述 2. 现有日期/时间 API 的问题 3. 使用 LocalDate/LocalTime/LocalDateTime API 3.1 LocalDate 3.2 LocalTime 3.3 LocalDateTime 4. 使用 ZonedDateTime API 5. 使用 Period and Duration API 5.1 Period 5.2 Duration 6. 与 Date 和 Calendar 的兼容性…
阅读更多...
网络异常案例五_SYN被丢弃

网络异常案例五_SYN被丢弃

问题现象 公司同事使用的时候&#xff0c;反馈系统不稳定&#xff0c;访问的时候&#xff0c;有时候会出现白屏&#xff08;连接超时&#xff09;&#xff0c;或者系统页面点击没有响应&#xff0c;过一会之后刷新系统又可以正常展示了。之前未收到过类似反馈&#xff0c;一直…
阅读更多...
Axure 动态面板初使用 - 实现简单的Banner图轮播效果

Axure 动态面板初使用 - 实现简单的Banner图轮播效果

使用工具版本 Axure 9 实现的效果 步骤过程 1、打开Axure工具&#xff0c;从元件库拖个动态面板到空白页&#xff1b; 2、给面板设置一个常用的banner尺寸&#xff0c;举个栗子&#xff1a;343151(移动端我常用的banner尺寸)&#xff0c;顺便给它起个名字&#xff0c;就叫…
阅读更多...
RESTful API如何使用它构建web应用程序

RESTful API如何使用它构建web应用程序

RESTful API&#xff08;Representational State Transfer&#xff09;&#xff0c;即表现层状态转移&#xff0c;是一种通过 HTTP 协议传输数据的应用程序接口&#xff08;API&#xff09;设计风格。 RESTful API 的设计原则包括以下几个方面&#xff1a; 资源&#xff08;R…
阅读更多...
QT学习日记 | 信号与槽

QT学习日记 | 信号与槽

目录 前言 一、初始信号与槽 1、信号与槽的本质 2、信号与槽的使用 3、内置信号、内置槽函数与自定义信号、自定义槽函数 &#xff08;1&#xff09;文档查询 &#xff08;2&#xff09;自定义信号与内置槽函数的使用 4、信号与槽函数关联关系 5、带参数的信号与槽函数…
阅读更多...
【软件设计师笔记】程序语言设计考点

【软件设计师笔记】程序语言设计考点

【考证须知】IT行业高含金量的证书(传送门)&#x1f496; 【软件设计师笔记】计算机系统基础知识考点(传送门)&#x1f496; 【软件设计师笔记】操作系统考点(传送门)&#x1f496; &#x1f413; 编程语言之间的翻译形式 汇编 高级程序不能直接在计算机上执行&#xff0c;…
阅读更多...
yolov8训练自己的关键点检测模型

yolov8训练自己的关键点检测模型

参考&#xff1a; https://blog.csdn.net/weixin_38807927/article/details/135036450 标注数据集 安装labelme pip install labelme -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果报错 $ labelme 2024-01-31 03:16:20,636 [INFO ] __init__:get_config:67- Loading …
阅读更多...
YOLOv5改进系列（29）——添加DilateFormer（MSDA）注意力机制（中科院一区顶刊|即插即用的多尺度全局注意力机制）

YOLOv5改进系列（29）——添加DilateFormer（MSDA）注意力机制（中科院一区顶刊|即插即用的多尺度全局注意力机制）

【YOLOv5改进系列】前期回顾： YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析 YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
阅读更多...
面试宝典之深谈JVM

面试宝典之深谈JVM

面试宝典之深谈JVM 1.为什么需要JVM&#xff0c;不要JVM可以吗&#xff1f; 1.JVM可以帮助我们屏蔽底层的操作系统 一次编译&#xff0c;到处运行 2.JVM可以运行Class文件 2.JDK&#xff0c;JRE以及JVM的关系 3.我们的编译器到底干了什么事&#xff1f; 仅仅是将我们的 .ja…
阅读更多...
深入理解 Golang 的 crypto/elliptic：椭圆曲线密码学的实践指南

深入理解 Golang 的 crypto/elliptic：椭圆曲线密码学的实践指南

深入理解 Golang 的 crypto/elliptic&#xff1a;椭圆曲线密码学的实践指南 引言crypto/elliptic 库概览基本使用教程高级应用案例性能与安全考量结论 引言 在当今数字时代&#xff0c;数据安全和加密技术成为了信息技术领域的重中之重。特别是在网络通信和数据存储领域&#…
阅读更多...
如何系统的自学Python？通义千问、讯飞星火、文心一言及ChatGPT的回答

如何系统的自学Python？通义千问、讯飞星火、文心一言及ChatGPT的回答

如何系统的自学Python&#xff1f;来看看通义千问、讯飞星火、文心一言及ChatGPT的回答. 第一个是马老师的通义千问 系统地自学Python是一个循序渐进的过程&#xff0c;从基础语法到实践项目&#xff0c;再到专业领域的深入学习。下面是一个详细的步骤指南&#xff1a; 了解Py…
阅读更多...
控制台npm start终止不了？

控制台npm start终止不了？

控制台npm start终止不了&#xff1f; 在开发的过程中我遇到了这样的问题&#xff0c;想结束控制台3002端口运行&#xff0c;但是ControlC不起作用&#xff0c;不管我敲多少遍&#xff0c;依旧没有任何动静&#xff1a; 再次启动的时候它又会自动启动3003端口&#xff0c;300…
阅读更多...
Kotlin 协程：深入理解 ‘async { }‘

Kotlin 协程：深入理解 ‘async { }‘

Kotlin 协程&#xff1a;深入理解 ‘async { }’ Kotlin 协程是一种强大的异步编程工具&#xff0c;它提供了一种简洁、易读的方式来处理并发和异步操作。在 Kotlin 协程库中&#xff0c;async {} 是一个关键的函数&#xff0c;它允许我们启动一个新的协程&#xff0c;并返回一…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023