lda困惑度代码
时间: 2023-07-03 15:23:17 浏览: 312
以下是使用Python中gensim库计算LDA模型困惑度的示例代码:
```python
from gensim.models.ldamodel import LdaModel
from gensim.models.coherencemodel import CoherenceModel
from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
# 加载语料库和词典
corpus = # 从文件或数据库加载语料库
dictionary = Dictionary.load('dictionary.dict')
# 训练LDA模型
lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)
# 计算困惑度
perplexity = lda_model.log_perplexity(corpus)
print("Perplexity:", perplexity)
# 计算一致性得分
coherence_model_lda = CoherenceModel(model=lda_model, texts=corpus, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
coherence_lda = coherence_model_lda.get_coherence()
print("Coherence Score:", coherence_lda)
```
其中,`corpus`是一个由文档向量组成的列表,每个文档向量由词语的编号和词频构成。`dictionary`是一个由词语和对应编号构成的词典。`num_topics`是主题数量,可以根据实际需求进行调整。`log_perplexity`方法返回对数困惑度,越小越好。`CoherenceModel`用于计算一致性得分,越大越好。
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