cntopic库：支持中英文LDA话题分析

cntopic

简单好用的lda话题模型，支持中英文。该库基于gensim和pyLDAvis，实现了lda话题模型及可视化功能。

本文视频讲解已上传到B站(今晚会通过审核)，大家可以关注大邓的

B站账号：大邓和他的python

安装

pip install cntopic

使用

这里给大家引入一个场景，假设大家采集新闻数据，忘记采集新闻文本对应的新闻类别，如果人工标注又很费工夫。这时候我们可以用lda话题模型帮我们洞察数据中的规律，发现新闻有n种话题群体。这样lda模型对数据自动打标注topic_1, topic_2, topic_3... ,topic_n。

我们研究者的工作量仅仅限于解读topic_1, topic_2, topic_3... ,topic_n分别是什么话题即可。

lda训练过程，大致分为

1. 读取文件

2. 准备数据

3. 训练lda模型

4. 使用lda模型

5. 存储与导入lda模型

1. 读取文件

这里我们用一个新闻数据,一共有10类，每类1000条数据，涵盖

'时尚', '财经', '科技', '教育', '家居', '体育', '时政', '游戏', '房产', '娱乐'

import pandas as pd

df = pd.read_csv('chinese_news.csv')
df.head()

label content 0 体育 鲍勃库西奖归谁属？NCAA最强控卫是坎巴还是弗神新浪体育讯如今，本赛季的NCAA进入到了末... 1 体育 麦基砍28+18+5却充满寂寞 纪录之夜他的痛阿联最懂新浪体育讯上天对每个人都是公平的，贾维... 2 体育 黄蜂vs湖人首发：科比冲击七连胜 火箭两旧将登场新浪体育讯北京时间3月28日，NBA常规赛洛... 3 体育 双面谢亚龙作秀终成做作 谁来为低劣行政能力埋单是谁任命了谢亚龙？谁放纵了谢亚龙？谁又该为谢亚... 4 体育 兔年首战山西换帅后有虎胆 张学文用乔丹名言励志今晚客场挑战浙江稠州银行队，是山西汾酒男篮的兔...

label标签的分布情况

df['label'].value_counts()

家居    1000
时尚    1000
房产    1000
时政    1000
教育    1000
游戏    1000
财经    1000
娱乐    1000
体育    1000
科技    1000
Name: label, dtype: int64

2. 准备数据

一般准备数据包括:

1. 分词、数据清洗

2. 按照模块需求整理数据的格式

注意在scikit-learn中:

• 英文文本不需要分词，原封不动传入即可。

• 中文文本需要先分词，后整理为英文那样用空格间隔的字符串。形如”我 爱 中国“

import jieba

def text2tokens(raw_text):
    #将文本raw_text分词后得到词语列表
    tokens = jieba.lcut(raw_text)
    #tokens = raw_text.lower().split(' ') #英文用空格分词即可
    tokens = [t for t in tokens if len(t)>1] #剔除单字
    return tokens

#对content列中所有的文本依次进行分词
documents = [text2tokens(txt) 
             for txt in df['content']]  

#显示前5个document
print(documents[:5])

[['鲍勃', '库西', '奖归', 'NCAA', '最强', '控卫', '坎巴', '还是', '弗神', '新浪', '体育讯', '称赞', '得分', '能力', '毋庸置疑',...],
['球员', '大东', '赛区', '锦标赛', '全国', '锦标赛', '他场', '27.1', '6.1', '篮板', '5.1', '助攻',..],
['依旧', '如此', '给力', '疯狂', '表现', '开始', '这个', '赛季', '疯狂', '表现', '结束', '这个', '赛季', '我们', '全国', '锦标赛', '前进', '并且', '之前', '曾经', '连赢', '赢得', '大东', ...],
['赛区', '锦标赛', '冠军', '这些', '归功于', '坎巴', '沃克', '康涅狄格', '大学', '主教练', '吉姆', '卡洪', ...],
['称赞', '一名', '纯正', '控卫', '而且', '能为', '我们', '得分', '单场', '42', '有过', '单场', '17', '助攻', ...]]

3. 训练lda模型

现在开始正式使用cntopic模块，开启LDA话题模型分析。步骤包括

Step 功能 代码 0 准备documents，已经在前面准备好了 - 1 初始化Topic类 topic = Topic(cwd=os.getcwd()) 2 根据documents数据，构建词典空间 topic.create_dictionary(documents=documents) 3 构建语料(将文本转为文档-词频矩阵) topic.create_corpus(documents=documents) 4 指定n_topics，构建LDA话题模型 topic.train_lda_model(n_topics)

这里我们就按照n_topics=10构建lda话题模型，一般情况n_topics可能要实验多次，找到最佳的n_topics

运行过程中会在代码所在的文件夹内生成一个output文件夹，内部含有

• dictionary.dict 词典文件

• lda.model.xxx 多个lda模型文件，其中xxx是代指

上述代码耗时较长，请耐心等待程序运行完毕~

import os
from cntopic import Topic

topic = Topic(cwd=os.getcwd()) #构建词典dictionary
topic.create_dictionary(documents=documents) #根据documents数据，构建词典空间
topic.create_corpus(documents=documents) #构建语料(将文本转为文档-词频矩阵)
topic.train_lda_model(n_topics=10) #指定n_topics，构建LDA话题模型

<gensim.models.ldamulticore.LdaMulticore at 0x158da5090>

4. 使用LDA模型

上面的代码大概运行了5分钟，LDA模型已经训练好了。

现在我们可以利用LDA做一些事情，包括

Step 功能 代码 补充 1 分词后的某文档 document = ['游戏', '体育'] 2 预测document对应的话题 topic.get_document_topics(document) 3 显示每种话题与对应的特征词之间关系 topic.show_topics() 4 数据中不同话题分布情况 topic.topic_distribution(raw_documents) raw_documents是列表或series，如本教程中的df['content'] 5 可视化LDA话题模型（ 功能不稳定 ） topic.visualize_lda() 可视化结果在output中查找vis.html文件，浏览器打开即可

4.1 准备document

假设有一个文档 '游戏体育真有意思' 分词处理得到document

document = jieba.lcut('游戏体育真有意思')
document

['游戏', '体育', '真', '有意思']

4.2 预测document对应的话题

我们使用topic模型，看看document对应的话题

topic.get_document_topics(document)

[(0, 0.02501536),
 (1, 0.025016038),
 (2, 0.28541195),
 (3, 0.025018401),
 (4, 0.025018891),
 (5, 0.025017735),
 (6, 0.51443774),
 (7, 0.02502284),
 (8, 0.025015472),
 (9, 0.025025582)]

我们的lda话题模型是按照n_topics=10训练的，限制调用topic预测某个document时，得到的结果是这10种话题及对应概率的元组列表。

从中可以看到概率最大的是 话题6 ， 概率有0.51443774。

所以我们可以大致认为document是话题6

4.3 显示每种话题与对应的特征词之间关系

但是仅仅告诉每个文档是 话题n ，我们仍然不知道 话题n 代表的是什么，所以我们需要看看每种 话题n 对应的 特征词语 。

topic.show_topics()

[(0,
  '0.042*"基金" + 0.013*"市场" + 0.011*"投资" + 0.009*"公司" + 0.005*"上涨" + 0.004*"股票" + 0.004*"房地产" + 0.004*"指数" + 0.004*"房价" + 0.004*"2008"'),
 (1,
  '0.010*"中国" + 0.007*"移民" + 0.006*"项目" + 0.005*"发展" + 0.005*"表示" + 0.005*"经济" + 0.005*"政府" + 0.005*"土地" + 0.004*"政策" + 0.004*"问题"'),
 (2,
  '0.014*"比赛" + 0.009*"他们" + 0.008*"球队" + 0.007*"篮板" + 0.006*"我们" + 0.005*"球员" + 0.005*"季后赛" + 0.005*"时间" + 0.005*"热火" + 0.005*"赛季"'),
 (3,
  '0.013*"我们" + 0.013*"一个" + 0.009*"自己" + 0.009*"这个" + 0.007*"没有" + 0.007*"他们" + 0.006*"可以" + 0.006*"就是" + 0.006*"很多" + 0.006*"记者"'),
 (4,
  '0.020*"电影" + 0.010*"导演" + 0.009*"微博" + 0.008*"影片" + 0.006*"观众" + 0.006*"一个" + 0.005*"自己" + 0.005*"票房" + 0.004*"拍摄" + 0.004*"娱乐"'),
 (5,
  '0.018*"学生" + 0.015*"留学" + 0.008*"大学" + 0.008*"可以" + 0.006*"功能" + 0.006*"像素" + 0.006*"拍摄" + 0.006*"采用" + 0.005*"学校" + 0.005*"申请"'),
 (6,
  '0.007*"玩家" + 0.006*"封神" + 0.006*"手机" + 0.006*"online" + 0.006*"the" + 0.006*"游戏" + 0.005*"陈水扁" + 0.005*"活动" + 0.005*"to" + 0.005*"一个"'),
 (7,
  '0.009*"信息" + 0.009*"考试" + 0.009*"游戏" + 0.007*"工作" + 0.007*"手机" + 0.006*"四六级" + 0.006*"考生" + 0.005*"发展" + 0.004*"可以" + 0.004*"霸王"'),
 (8,
  '0.015*"我们" + 0.011*"企业" + 0.011*"产品" + 0.010*"市场" + 0.009*"家具" + 0.009*"品牌" + 0.008*"消费者" + 0.007*"行业" + 0.007*"中国" + 0.007*"一个"'),
 (9,
  '0.012*"游戏" + 0.011*"玩家" + 0.010*"可以" + 0.008*"搭配" + 0.008*"活动" + 0.006*"时尚" + 0.005*"OL" + 0.004*"获得" + 0.004*"任务" + 0.004*"手机"')]

根据上面的 话题n 与 特征词 大致可以解读每个 话题n 是什么内容的话题。

4.4 话题分布情况

现在我们想知道数据集中不同 话题n 的分布情况

topic.topic_distribution(raw_documents=df['content'])

9    1670
1    1443
0    1318
5    1265
4    1015
2     970
8     911
3     865
7     307
6     236
Name: topic, dtype: int64

我们的数据有10类，每类是1000条。而现在LDA话题模型单纯的根据文本的一些线索，按照n_topics=10给我们分出的效果还不错。

最完美的情况是每个 话题n 都是接近1000, 现在 话题9 太多， 话题6、 话题7 太少。

不过我们也要注意到某些话题可能存在交集，容易分错，比如

• 财经、房产、时政

• 体育娱乐

• 财经、科技

等

综上，目前模型还算可以，表现还能接受。

4.5 可视化（功能不稳定）

现在只有10个话题， 我们用肉眼看还能接受，但是当话题数太多的时，还是借助可视化工具帮助我们科学评判训练结果。

这就用到topic.visualize_lda()，

topic.visualize_lda()

运行结束后在

代码所在的文件夹output文件夹中找vis.html文件，右键浏览器打开 。

可视化功能不稳定，存在vis.html打不开的情况；希望海涵

图中有左右两大区域

• 左侧 话题分布情况，圆形越大话题越多，圆形四散在四个象限

• 右侧 某话题对应的特征词，从上到下权重越来越低

需要注意的是左侧

• 尽量圆形均匀分布在四个象限比较好，如果圆形全部集中到有限的区域，模型训练不好

• 圆形与圆形交集较少比较好，如果交集太多，说明n_topics设置的太大，应该设置的再小一些

五、存储与导入lda模型

lda话题模型训练特别慢，如果不保存训练好的模型，实际上是在浪费我们的生命和电脑计算力。

好消息是cntopic默认为大家存储模型，存储地址是output文件夹内，大家只需要知道如何导入模型即可。

这里需要导入的有两个模型，使用步骤

步骤 模型 代码 作用 0 - - 准备documents 1 - topic = Topic(cwd=os.getcwd()) 初始化 2 词典 topic.load_dictionary(dictpath='output/dictionary.dict') 直接导入词典，省略topic.create_dictionary() 3 - topic.create_corpus(documents=documents) 构建语料(将文本转为文档-词频矩阵) 4 lda话题模型 topic.load_lda_model(modelpath='output/model/lda.model') 导入lda话题模型， 相当于省略topic.train_lda_model(n_topics)

现在我们试一试, 为了与之前的区分，这里我们起名topic2

topic2 = Topic(cwd=os.getcwd())
topic2.load_dictionary(dictpath='output/dictionary.dict')
topic2.create_corpus(documents=documents)
topic2.load_lda_model(modelpath='output/model/lda.model')

大家可以自己回去试一试第4部分 使用LDA模型 的相关功能