LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。
关键词：文档主题生成模型，无监督学习，概率模型，NLP
对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generativeprocess）：
1.对每一篇文档，从主题分布中抽取一个主题；
2.从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个单词；
3.重复上述过程直至遍历文档中的每一个单词。
语料库中的每一篇文档与T（通过反复试验等方法事先给定）个主题的一个多项分布 （multinomialdistribution）相对应，将该多项分布记为θ。每个主题又与词汇表（vocabulary）中的V个单词的一个多项分布相对应，将这个多项分布记为φ。
具体推导可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31470216
使用到的库：jieba, gensim
为了使生成结果更精确，需要构造新词，停用词和同义词词典。
import jieba
import jieba.posseg as jp
from gensim import corpora, models
# Global Dictionary
new_words = ['奥预赛', '折叠屏'] # 新词
stopwords = {' ', '再', '的', '们', '为', '时', '：'} # 停用词
synonyms = {'韩国': '南朝鲜', '传言': '流言'} # 同义词
words_nature = ('n', 'nr', 'ns', 'nt', 'eng', 'v', 'd') # 可用的词性
def add_new_words(): # 增加新词
for i in new_words:
jieba.add_word(i)
def remove_stopwords(ls): # 去除停用词
return [word for word in ls if word not in stopwords]
def replace_synonyms(ls): # 替换同义词
return [synonyms[i] if i in synonyms else i for i in ls]
documents = [
'足协申请取消女足奥预赛韩国主场比赛 公平原则保障安全',
'芬森发声再回应传言：想念辽宁队友 为中国的球迷们祈福',
'电商围剿涉疫商家进行时：哄抬物价，就这么罚你',
'今晚视频直播华为新品发布会：全新折叠屏手机亮相']
add_new_words()
words_ls = []
for text in documents:
words = replace_synonyms(remove_stopwords([w.word for w in jp.cut(text)]))
words_ls.append(words)
# 生成语料词典
dictionary = corpora.Dictionary(words_ls)
# 生成稀疏向量集
corpus = [dictionary.doc2bow(words) for words in words_ls]
# LDA模型，num_topics设置聚类数，即最终主题的数量
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
# 展示每个主题的前5的词语
for topic in lda.print_topics(num_words=5):
print(topic)
# 推断每个语料库中的主题类别
print('推断：')
for e, values in enumerate(lda.inference(corpus)[0]):
topic_val = 0
topic_id = 0
for tid, val in enumerate(values):
if val > topic_val:
topic_val = val
topic_id = tid
print(topic_id, '->', documents[e])
可以看到，一共分成了两类，文本库中的标题分别分成了0，1两类，即一个是体育类，一个是科技类。
需要注意的是，LDA模型是个无监督的聚类，每次生成的结果可能不同。
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