关于《后浪》的B站弹幕分析总结（四）——Python实现LDA内容主题挖掘及主题可视化

一、使用sklearn里面的LatentDirichletAllocation做主题挖掘

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer #基于TF-IDF的词频转向量库
tf_vectorizer=TfidfVectorizer(stop_words=stoplist,tokenizer=jieba_cut,use_idf=True) #创建词向量模型,这里的jieba_cut是自定义的分词函数
tf=tf_vectorizer.fit_transform(comment_list) #将评论关键字列表转换为词向量空间

from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation #导入 LDA模型库
n_topics=5 #设置主题个数
lda=LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics,max_iter=200,
                               learning_method='online',
                               learning_offset=50.,
                               random_state=0)
lda.fit(tf)#拟合模型

得到下面模型结果

LatentDirichletAllocation(batch_size=128, doc_topic_prior=None,
                          evaluate_every=-1, learning_decay=0.7,
                          learning_method='online', learning_offset=50.0,
                          max_doc_update_iter=100, max_iter=50,
                          mean_change_tol=0.001, n_components=5, n_jobs=None,
                          perp_tol=0.1, random_state=0, topic_word_prior=None,
                          total_samples=1000000.0, verbose=0)

#定义展示模型函数
def print_top_words(model,feature_names, n_top_words):
    for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):
        print("Topic #%d:" %topic_idx)
        print(' '.join([feature_names[i] for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]]))
    print()
n_top_words=20 #设置每个主题展示词组个数
tf_feature_names=tf_vectorizer.get_feature_names()
print_top_words(lda,tf_feature_names,n_top_words)

结果如下:

Topic #0:
奔涌 后浪 BILIBILI 排面 泪目 高考 看到 P3 帅 弹幕 作文 TESTV 河流 沙滩 当自强 老泪纵横 必胜 热乎 星巴克 嘶吼
Topic #1:
干杯 哔哩哔哩 加油 FPX 哭 牌面 冲冲冲 复旦 中考 说 博爱 哥哥 牛壁 牛皮 写 电 鸭 刘振邦 子霖叔 青年人
Topic #2:
光 火 牛逼 和而不同 IG 老番茄 NB 美美与共 君子 青年 时代 前辈 同学 学习 有幸 感谢 遇见 冠军 浪 祖国
Topic #3:
站 B 爱 老师 中国 何冰 破 党妹 年轻 感动 共勉 谢谢 小破站 朋友 喜欢 RNG 李子 最好 时代 NANA
Topic #4:
致敬 强大 鼓励 赞美 内心 热泪盈眶 未来 奔跑 吝啬 青春 世界 合影 年轻人 激动 拥抱 热血沸腾 否定 表达 嘲讽 弱小

二、使用gensim的ldamodel做主题挖掘

from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models import ldamodel
from gensim.models import CoherenceModel, LdaModel
from gensim import models
%matplotlib inline

d=Dictionary(words_list) #分词列表转字典
corpus=[d.doc2bow(text) for text in words_list] #生成语料库
model=ldamodel.LdaModel(corpus,id2word=d,iterations=2500,num_topics=4,alpha='auto')#生成模型
model.show_topics(num_words=20) #展示每个主题下的20个词组

结果如下：

[(0,
  '0.028*"老师" + 0.027*"来" + 0.027*"站" + 0.024*"破" + 0.023*"小" + 0.021*"要" + 0.021*"是" + 0.021*"好" + 0.020*"何冰" + 0.017*"看" + 0.016*"未来" + 0.015*"冲" + 0.015*"哭" + 0.014*"致敬" + 0.012*"牛逼" + 0.011*"NB" + 0.010*"高能" + 0.009*"B站" + 0.008*"世界" + 0.008*"热血沸腾"'),
 (1,
  '0.418*"后浪" + 0.417*"奔涌" + 0.009*"谢谢" + 0.006*"奔跑" + 0.006*"中考" + 0.006*"前辈" + 0.006*"是" + 0.004*"感谢" + 0.004*"中国" + 0.004*"生活" + 0.004*"否定" + 0.004*"弱小" + 0.004*"嘲讽" + 0.003*"演员" + 0.003*"习惯" + 0.003*"看着" + 0.003*"感激" + 0.003*"满怀" + 0.002*"人" + 0.002*"优秀"'),
 (2,
  '0.337*"干杯" + 0.265*"哔哩哔哩" + 0.109*"有" + 0.053*"光" + 0.049*"火" + 0.035*"泪目" + 0.025*"爱" + 0.013*"牌面" + 0.004*"B站" + 0.004*"感动" + 0.003*"长江后浪推前浪" + 0.003*"朋友" + 0.002*"水印" + 0.002*"了解" + 0.002*"讲" + 0.002*"厉害" + 0.002*"事" + 0.002*"好看" + 0.002*"小人" + 0.002*"泪光"'),
 (3,
  '0.216*"加油" + 0.135*"排面" + 0.047*"BILIBILI" + 0.025*"人" + 0.016*"B" + 0.016*"强大" + 0.015*"鼓励" + 0.015*"赞美" + 0.015*"内心" + 0.014*"时代" + 0.014*"君子" + 0.014*"站" + 0.013*"吝啬" + 0.011*"美美与共" + 0.011*"干杯" + 0.010*"喜欢" + 0.010*"和而不同" + 0.009*"青春" + 0.009*"小破站" + 0.009*"今年"')]

可以看到不仅展示了主题词组，还展示了词组权重。

三、如何将结果可视化

import warnings
try:
    import pyLDAvis.gensim
    CAN_VISUALIZE=True
    pyLDAvis.enable_notebook()
    from IPython.display import display
except ImportError:
    ValueError("SKIP: please install pyLDAvis")
    CAN_VISUALIZE=False
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inline

prepared = pyLDAvis.gensim.prepare(model,corpus,d)
pyLDAvis.show(prepared, open_browser=True)

结果输出为html可交互的可视化图表
在这里插入图片描述
具体动图可参看我的B站视频，视频链接在文章开头。

四、如何确定主题数

4.1 观察可视化图形

通过上面的可视化图表，看每个类别圆形区域是否重叠较多，再在程序中手动调整主题数。

4.2 使用模型检验指标判断

通过一些模型检验指标来判断，例如u_mass, c_v等
设置两个用作比较的模型

goodLdaModel = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, iterations=50, num_topics=3)
badLdaModel = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, iterations=50, num_topics=10)

使用U_Mass Coherence

goodcm = CoherenceModel(model=goodLdaModel, corpus=corpus, dictionary=dictionary, coherence='u_mass')
badcm = CoherenceModel(model=badLdaModel, corpus=corpus, dictionary=dictionary, coherence='u_mass')

可视化主题模型

pyLDAvis.enable_notebook()
pyLDAvis.gensim.prepare(goodLdaModel, corpus, dictionary)
pyLDAvis.gensim.prepare(badLdaModel, corpus, dictionary)
print goodcm.get_coherence()
-14.0842451581
print badcm.get_coherence()
-14.4434307511

这个指标值越大越好，所以goodcm要好于badcm
使用C_V coherence

goodcm = CoherenceModel(model=goodLdaModel, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
badcm = CoherenceModel(model=badLdaModel, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')

结果是：

print goodcm.get_coherence()
0.552164532134
print badcm.get_coherence()
0.5269189184

这个指标也是越大越好。

下一篇文章我将着重讲情感分析以及一点点情绪分析的内容，敬请期待

Lady Stark数据工作室

原创文章 7 获赞 6 访问量 991

关注私信