这是一个NLP参赛项目的主题分析环节的代码，总体的工程代码已经上传至github，可以直接下载使用。

https://github.com/stay-leave/weibo-public-opinion-analysis

现在将思路分享给大家。

一、原理介绍

LDA主题模型是Blei等人于2003年提出的一种文档主题生成模型，包括文档、主题和词项3个层级结构。LDA常被用于识别语料中潜在的主题信息。
LDA认为第m篇文档的生成方式如下：
1.对每个主题k∈[1,K]，生成“主题-词项”分布 φ⃗ k∼Dir(β⃗ )；
2.生成文档m的“文档-主题”分布ϑ⃗ m∼Dir(α⃗ )；
3.生成文档m的长度Nm∼Poiss(ξ)；
4.对文档m中的每个词n∈[1,Nm]，生成当前位置的所属主题 zm,n∼Mult(ϑ⃗ m)；
5.根据之前生成的主题分布，生成当前位置的词的相应词项 wm,n∼Mult(φ⃗ zm,n)。
因此，我们的工作是要进行逆推导，从若干词项中找出文档的能够代表文档主题的。

二、代码实现

使用Python的开源第三方库Gensim对热搜博文进行LDA主题分析。

1.对文本进行清洗及分词

微博数据的清洗异常复杂，清洗代码如下：

def clean(line):
    """对一个文件的数据进行清洗"""
    rep=['【】','【','】','👍','🤝',
        '🐮','🙏','🇨🇳','👏','❤️','………','🐰','...、、','，，','..','💪','🤓',
         '⚕️','👩','🙃','😇','🍺','🐂','🙌🏻','😂','📖','😭','✧٩(ˊωˋ*)و✧','🦐','？？？？','//','😊','💰','😜','😯',
         '(ღ˘⌣˘ღ)','✧＼٩(눈౪눈)و/／✧','🌎','🍀','🐴',
         '🌻','🌱','🌱','🌻','🙈','(ง•̀_•́)ง！','🉑️','💩',
         '🐎','⊙∀⊙！','🙊','【？','+1','😄','🙁','👇🏻','📚','🙇',
         '🙋','！！！！','🎉','＼(^▽^)／','👌','🆒','🏻',
         '🙉','🎵','🎈','🎊','0371-12345','☕️','🌞','😳','👻','🐶','👄','\U0001f92e\U0001f92e','😔','＋1','🛀','🐸','🐷','➕1',
         '🌚','：：','💉','√','x','！！！','🙅','♂️','💊','👋','o(^o^)o','mei\u2006sha\u2006shi','💉','😪','😱',
         '🤗','关注','……','(((╹д╹;)))','⚠️','Ծ‸Ծ','⛽️','😓','🐵',
         '🙄️','🌕','…','😋','[]','[',']','→_→','💞','😨','"','😁','ฅ۶•ﻌ•♡','😰','🎙️',
         '🤧','😫','(ง•̀_•́)ง','😁','✊','🚬','😤','👻','😣','：','😷','(*^▽^)/★*☆','🐁','🐔','😘','🍋','(✪▽✪)','(❁´ω`❁)','1⃣3⃣','(^_^)／','☀️',
	     '🎁','😅','🌹','🏠','→_→','🙂','✨','❄️','•','🌤','💓','🔨','👏','😏','⊙∀⊙！','👍','✌(̿▀̿\u2009̿Ĺ̯̿̿▀̿̿)✌',
         '😊','👆','💤','😘','😊','😴','😉','🌟','♡♪..𝙜𝙤𝙤𝙙𝙣𝙞𝙜𝙝𝙩•͈ᴗ•͈✩‧₊˚','👪','💰','😎','🍀','🛍','🖕🏼','😂','(✪▽✪)','🍋','🍅','👀','♂️','🙋🏻','✌️','🥳','￣￣)σ',
         '😒','😉','🦀','💖','✊','💪','🙄','🎣','🌾','✔️','😡','😌','🔥','❤','🏼','🤭','🌿','丨','✅','🏥','ﾉ','☀','5⃣⏺1⃣0⃣','🚣','🎣','🤯','🌺',
         '🌸',
         ]
    pattern_0=re.compile('#.*?#')#在用户名处匹配话题名称
    pattern_1=re.compile('【.*?】')#在用户名处匹配话题名称
    pattern_2=re.compile('肺炎@([\u4e00-\u9fa5\w\-]+)')#匹配@
    pattern_3=re.compile('@([\u4e00-\u9fa5\w\-]+)')#匹配@
    #肺炎@环球时报
    pattern_4=re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff\uD800-\uDBFF\uDC00-\uDFFF]')#匹配表情
    pattern_5=re.compile('(.*?)')#匹配一部分颜文字
    pattern_7=re.compile('L.*?的微博视频')
    pattern_8=re.compile('（.*?）')
    #pattern_9=re.compile(u"\|[\u4e00-\u9fa5]*\|")#匹配中文

    line=line.replace('O网页链接','')
    line=line.replace('-----','')
    line=line.replace('①','')
    line=line.replace('②','')
    line=line.replace('③','')
    line=line.replace('④','')
    line=line.replace('>>','')
    line=re.sub(pattern_0, '', line,0) #去除话题
    line=re.sub(pattern_1, '', line,0) #去除【】
    line=re.sub(pattern_2, '', line,0) #去除@
    line=re.sub(pattern_3, '', line,0) #去除@
    line=re.sub(pattern_4, '', line,0) #去除表情
    line=re.sub(pattern_5, '', line,0) #去除一部分颜文字
    line=re.sub(pattern_7, '', line,0) 
    line=re.sub(pattern_8, '', line,0) 
    line=re.sub(r'\[\S+\]', '', line,0) #去除表情符号
    
    for i in rep:
        line=line.replace(i,'')
    return line

清洗完了之后，进行文本分词，代码如下：

def seg_sentence(sentence):
    sentence = re.sub(u'[0-9\.]+', u'', sentence)
    jieba.load_userdict('自建词表.txt')#加载自建词表
    #suggest_freq((), tune=True) #修改词频，使其能分出来
    #jieba.add_word('知识集成')		# 这里是加入用户自定义的词来补充jieba词典
    sentence_seged =jieba.cut(sentence.strip(),cut_all=False,use_paddle=10)#默认精确模式
    #sentence_seged =jieba.cut_for_search(sentence.strip(),HMM=True)#搜索引擎模式
    #keywords =jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=30, withWeight=True, allowPOS=('n', 'v','nr', 'ns'))#关键词模式
    #sentence_seged=[item[0] for item in keywords]
    stopwords = stopwordslist('停用词表.txt')  # 这里加载停用词的路径
    synwords=synwordslist('近义词表.txt')#这里加载近义词的路径
    outstr = ''
    for word in sentence_seged:
        if word not in stopwords and word.__len__()>1:
            if word != '\t':#判断出不是停用词
                if word in synwords.keys():#如果是同义词
                    word = synwords[word]
                    outstr += word
                    outstr += " "    
                else:
                    outstr += word
                    outstr += " "
    return outstr

2.加载分词文件，构建词典及向量空间

导入分词文件：

def infile(fliepath):
    #输入分词好的TXT，返回train
    '''
    all=[]
    with open(fliepath,'r',encoding='utf-8')as f:
        all_1=list(f.readlines())#列表
        for i in all_1:#一句
            i=i.strip()#去除占位符
            if i:
                all=all+i.split(' ')

    #字典统计词频
    dic={}
    for key in all:
        dic[key]=dic.get(key,0)+1
    #print(dic)
    #清除词频低的词
    all_2=[]#低词频列表
    for key,value in dic.items():
        if value<=5:
            all_2.append(key)
    '''
    train = []
    fp = open(fliepath,'r',encoding='utf8')
    for line in fp:
        new_line=[]
        if len(line)>1:
            line = line.strip().split(' ')
            for w in line:
                w.encode(encoding='utf-8')
                new_line.append(w)
        if len(new_line)>1:
            train.append(new_line)
    return train

构建词典及向量空间：

def deal(train):
    #输入train，输出词典,texts和向量
    id2word = corpora.Dictionary(train)     # Create Dictionary
    texts = train                           # Create Corpus
    corpus = [id2word.doc2bow(text) for text in texts]   # Term Document Frequency

    #使用tfidf
    tfidf = models.TfidfModel(corpus)
    corpus = tfidf[corpus]

    id2word.save('tmp/deerwester.dict') #保存词典
    corpora.MmCorpus.serialize('tmp/deerwester.mm', corpus)#保存corpus

    return id2word,texts,corpus

3.进行LDA分析

这里使用主题一致性指数和困惑度指数来确定合理的主题数目。

def run(corpus_1,id2word_1,num,texts):
    #标准LDA算法
    lda_model = LdaModel(corpus=corpus_1, 
                         id2word=id2word_1,
                        num_topics=num,
                       passes=60,
                       alpha=(50/num),
                       eta=0.01,
                       random_state=42)
    # num_topics：主题数目
    # passes：训练伦次
    # num：每个主题下输出的term的数目
    #输出主题
    #topic_list = lda_model.print_topics()
    #for topic in topic_list:
        #print(topic)
    # 困惑度
    perplex=lda_model.log_perplexity(corpus_1)  # a measure of how good the model is. lower the better.
    # 一致性
    coherence_model_lda = CoherenceModel(model=lda_model, texts=texts, dictionary=id2word_1, coherence='c_v')
    coherence_lda = coherence_model_lda.get_coherence()
    #print('\n一致性指数: ', coherence_lda)   # 越高越好
    return lda_model,coherence_lda,perplex

4.输出为可视化格式

def save_visual(lda,corpus,id2word,name):
    #保存为HTML
    d=pyLDAvis.gensim.prepare(lda, corpus, id2word)
    pyLDAvis.save_html(d, name+'.html')#可视化

5.使用暴力搜索来确定合适的主题模型

对于一篇文档，我们使用上面的LDA只能是一次确定一个主题数的模型，无法选择若干主题数间最佳的主题，这里使用暴力搜索，确定最佳模型。

def compute_coherence_values(dictionary, corpus, texts,start, limit, step):
    """
    Compute c_v coherence for various number of topics

    Parameters:
    ----------
    dictionary : Gensim dictionary
    corpus : Gensim corpus
    texts : List of input texts
    limit : Max num of topics

    Returns:
    -------
    model_list : List of LDA topic models
    coherence_values : Coherence values corresponding to the LDA model with respective number of topics
    """
    coherence_values = []
    perplexs=[]
    model_list = []
    for num_topic in range(start, limit, step):
        #模型
        lda_model,coherence_lda,perplex=run(corpus,dictionary,num_topic,texts)
        #lda_model = LdaModel(corpus=corpus,num_topics=num_topic,id2word=dictionary,passes=50)
        model_list.append(lda_model)
        perplexs.append(perplex)#困惑度
        #一致性
        #coherence_model_lda = CoherenceModel(model=lda_model, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
        #coherence_lda = coherence_model_lda.get_coherence()
        coherence_values.append(coherence_lda)

    return model_list, coherence_values,perplexs

展示每个模型的结果：

def show_1(dictionary,corpus,texts,start,limit,step):
    #从 5 个主题到 30 个主题，步长为 5 逐次计算一致性，识别最佳主题数
    model_list, coherence_values,perplexs = compute_coherence_values(dictionary, corpus,texts, start, limit, step)
    #输出一致性结果
    n=0
    for m, cv in zip(perplexs, coherence_values):
        print("主题模型序号数",n,"主题数目",(n+4),"困惑度", round(m, 4), " 主题一致性", round(cv, 4))
        n=n+1
    #打印折线图
    x = list(range(start, limit, step))
    #困惑度
    plt.plot(x, perplexs)
    plt.xlabel("Num Topics")
    plt.ylabel("perplex  score")
    plt.legend(("perplexs"), loc='best')
    plt.show()
    #一致性
    plt.plot(x, coherence_values)
    plt.xlabel("Num Topics")
    plt.ylabel("Coherence score")
    plt.legend(("coherence_values"), loc='best')
    plt.show()
    
    return model_list

三、成果展示

主题可视化效果：

主题关键词输出：

0 0.023*“产能” + 0.017*“适合” + 0.016*“电子” + 0.015*“程序” + 0.015*“调度” + 0.014*“变异” + 0.014*“认购” + 0.013*“佩戴” + 0.013*“产业化” + 0.013*“收入”
1 0.023*“肺炎” + 0.019*“人群” + 0.018*“重点” + 0.018*“冷链” + 0.017*“物品” + 0.016*“社区” + 0.015*“装卸” + 0.015*“北京市” + 0.015*“视频” + 0.015*“工作者”
2 0.024*“几针” + 0.018*“新冠病毒” + 0.017*“疫苗接种” + 0.017*“医疗” + 0.016*“科兴” + 0.015*“上海” + 0.014*“上市” + 0.014*“科主任” + 0.013*“探访” + 0.012*“中上”
3 0.019*“抗体” + 0.019*“感染” + 0.015*“全球” + 0.014*“药物” + 0.014*“介绍” + 0.014*“显示” + 0.014*“联合” + 0.014*“距离” + 0.013*“观察” + 0.013*“民众”
4 0.018*“计划” + 0.016*“包括” + 0.015*“国药” + 0.015*“总统” + 0.015*“英国” + 0.015*“整体” + 0.012*“全市” + 0.012*“时间” + 0.012*“新冠疫苗” + 0.011*“累计”
5 0.026*“临床试验” + 0.023*“免疫” + 0.022*“孕妇” + 0.022*“间隔” + 0.022*“糖尿病” + 0.021*“高血压” + 0.021*“年龄段” + 0.021*“新冠病毒” + 0.021*“妇女” + 0.019*“适合”