原文链接：http://tecdat.cn/?p=6227
主题建模是一种在大量文档中查找形象主题的艺术办法。一种作为_监督无的_机器学习办法，主题模型不容易评估，因为没有标记的“根底事实”数据可供比拟。然而，因为主题建模通常须要事后定义一些参数（首先是要发现的主题_ķ_的数量），因而模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。
概率 LDA 主题模型的评估办法
应用未标记的数据时，模型评估很难。这里形容的指标都试图用实践办法评估模型的品质，以便找到“最佳”模型。
评估后部散布的密度或发散度
有些指标仅用于评估后验散布（主题 – 单词和文档 – 主题散布），而无需以某种形式将模型与察看到的数据进行比拟。
应用美联社数据查找最佳主题模型
计算和评估主题模型
主题建模的次要性能位于tmtoolkit.lda_utils。
import matplotlib.pyplot as plt # 绘制后果
plt.style.use('ggplot')
# 读取数据
from tmtoolkit.utils import unpickle_file
# 模型评估
from tmtoolkit.lda_utils import tm_lda
# 建设模型评估图
from tmtoolkit.lda_utils.common import results_by_parameter
from tmtoolkit.lda_utils.visualize import plot_eval_results
接下来，咱们加载由文档标签，词汇表（惟一单词）列表和文档 – 术语 – 矩阵组成的数据 dtm。咱们确保dtm** 维度 ** 适合：
doc_labels, vocab, dtm = unpickle_file('ap.pickle')
print('%d documents, %d vocab size, %d tokens' % (len(doc_labels), len(vocab), dtm.sum()))
assert len(doc_labels) == dtm.shape[0]
assert len(vocab) == dtm.shape[1]当初咱们定义应该评估的参数集咱们设置了一个常量参数字典。const_params，它将蕴含不变参数用于计算每个主题模型。咱们还设置了 varying_params， 蕴含具备不同参数值的字典的不同参数列表：
在这里，咱们想要从一系列主题中计算不同的主题模型 ks = [10, 20, .. 100, 120, .. 300, 350, .. 500, 600, 700]。因为咱们有 26 个不同的值ks，咱们将创立和比拟 26 个主题模型。请留神，还咱们alpha 为每个模型定义了一个参数 1/k（无关 LDA 中的 α 和测试超参数的探讨，请参见下文）。参数名称必须与所应用的相应主题建模包的参数匹配。 在这里，咱们将应用 lda，因而咱们通过参数，如n_iter 或n_topics（而与其余包的参数名称也会有所不同num_topics，不是而n_topics）。
咱们当初能够应用模块中的 evaluate_topic_models 函数开始评估咱们的模型tm_lda，并将不同参数列表和带有常量参数的字典传递给它：
默认状况下，这将应用所有 CPU 内核来计算模型来并行评估它们。
plot_eval_results函数应用在评估期间计算的所有度量创立绘图。之后，如果须要，咱们能够应用 matplotlib 办法调整绘图（例如增加绘图题目），最初咱们显示和 / 或保留绘图。
后果
主题模型评估，alpha = 1 / k，beta = 0.01
请留神，对于“loglikelihood”度量，仅报告最终模型的对数似然预计，这与 Griffiths 和 Steyvers 应用的和谐均值办法不同。无奈应用 Griffiths 和 Steyvers 办法，因为它须要一个_非凡_的 Python 包（_gmpy2_），这在我运行评估的 CPU 集群机器上是不可用的。然而，“对数似然”将报告十分类似的后果。
阿尔法和贝塔参数
除了主题数量之外，还有_alpha_和_beta_（有时是文献中的_eta_）参数。两者都用于定义 Dirichlet 先验散布，用于计算各自的后验散布。Alpha 是针对特定于文档的主题散布的先验的“参数”，β 是针对主题特定的单词散布的先验的参数。
主题模型，alpha = 1 / k，beta = 0.1
当咱们应用与上述雷同的 alpha 参数和雷同的_k_范畴运行评估时，然而当 β = 0.1 而不是 β = 0.01 时，咱们看到对数似然在_k_的较低范畴内最大化，即大概 70 到 300（见上图）。
组合这些参数有很多种可能性，然而解释这些参数通常并不容易。下图显示了不同情景的评估后果：（1）α 固定，β 的值取决于_k_，（2）α 和 β 都固定，（3）α 和 β 均取决于_k_。
（1）主题模型，alpha = 0.1，beta = 1 /（10k）
（2）主题模型，alpha = 0.1，beta = 0.01
（3）主题模型，alpha = 1 / k，beta = 1 /（10k）
LDA 超参数 α，β 和主题数量都互相关联，相互作用非常复杂。在大多数状况下，用于定义模型“稠密性”的 beta 的固定值仿佛是正当的，这也是 Griffiths 和 Steyvers 所举荐的。一个更精密的模型评估，具备不同的 alpha 参数（取决于_k_）应用解释的指标能够实现很多主题。
▍须要帮忙？分割咱们
最受欢迎的见解
1. 探析大数据期刊文章钻研热点
2.618 网购数据盘点 - 剁手族在关注什么
3.r 语言文本开掘 tf-idf 主题建模，情感剖析 n -gram 建模钻研
4.python 主题建模可视化 lda 和 t -sne 交互式可视化
5.r 语言文本开掘 nasa 数据网络剖析，tf-idf 和主题建模
6.python 主题 lda 建模和 t -sne 可视化
7.r 语言中对文本数据进行主题模型 topic-modeling 剖析
8.r 语言对 nasa 元数据进行文本开掘的主题建模剖析
9.python 爬虫进行 web 抓取 lda 主题语义数据分析