gensim

I am able to run the LDA code from gensim and got the top 10 topics with their respective keywords. Now I would like to go a step further to see how accurate the LDA algo is by seeing which document they cluster into each topic. Is this possible in gensim LDA? Basically i would like to do something like this, but in python and using gensim. LDA with topicmodels, how can I see which topics different documents belong to? Using the probabilities of the topics, you can try to set some threshold and use it as a clustering baseline, but i am sure there are better ways to do clustering than this

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_28840013/article/details/89681499 这里，我们不讲word2vec的原理（其实是还了解不透彻，以后明白了再写，大家在阅读本文之前，可以先简单了解一下其推理过程），就只了解其参数和输入输出。网上还有对word2vec用tensorflow进行的实现，以后再说吧。 1.Word2vec作用：表达不同词之间的相似和类比关系 2.安装方法：pip install --upgrade gensim #因为Gensim开发了一套工具箱叫做gensim，里面继承了Word2vec方法。 3.输入参数格式： import gensim #sentences=[["a","b"],["b","c"] ... ] sentences=word2vec.Text8Corpus("test.txt") #text8为语料库文件名 #sentences是训练所需预料，可通过该方式加载，此处训练集为英文文本或分好词的中文文本 1 2 3 4 sentences是训练所需材料，可通过两种格式载入： 1.文本格式： 将每篇文章 分词去停用词后，用空格分割，将其存入txt文本中（每一行一篇文章） 这个格式文本处理后

AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems' Python3.5中：iteritems变为items Python里面的write（）方法写入文件时候的乱码解决方法 为了为今后的大数据以及人工智能的大潮流的到来做准备，最近在学Python，在这个过程中，会遇到许多汉字之间的转换，今天在写write方法的时候，发现写入的汉字会出现乱码，百思不得其解，上网查众资料，，得出，原来在open打开文件的时候写一个 encoding="utf-8"即可，上代码 fos = open("index.text", "w", encoding="utf-8") fos.write("我今年十八岁") fos.close() 写入的时候务必以“w”写的方式打开，不然会报错 Python3解决UnicodeDecodeError:'utf-8' codec can't decode byte 0x8b in position 1: invalid start byte 有两种办法： 这个时候可以选择修改字符集参数，一般这种情况出现得较多是在国标码(GBK)和utf8之间选择出现了问题。 出现异常报错是由于设置了decode()方法的第二个参数errors为严格（strict）形式造成的，因为默认就是这个参数

index = similarities.MatrixSimilarity(lsi[corpus]) # 管网的原文翻译如下： 警告： similarities.MatrixSimilarity 类仅仅适合能将所有的向量都在内存中的情况。例如，如果一个百万文档级的语料库使用该类，可能需要2G内存与256维LSI空间。 如果没有足够的内存，你可以使用 similarities.Similarity 类。该类的操作只需要固定大小的内存，因为他将索引切分为多个文件（称为碎片）存储到硬盘上了。它实际上使用了 similarities.MatrixSimilarity 和 similarities.SparseMatrixSimilarity 两个类，因此它也是比较快的，虽然看起来更加复杂了。 现在我就是大语料库，MatrixSimilarity这个类运行，就报错 Memory Error 可是关于similarities.Similarity 用法 在哪里呢？？在哪里呢？？在哪里呢？？在哪里呢？？ 搜尽全网都没有答案，最可恶的是管网也不提这个用法。你不写参数，我知道咋用啊。 感恩，感恩 https://stackoverflow.com/questions/36578341/how-to-use-similarities-similarity-in-gensim 一位小哥写了这样的答案

According to the Gensim Word2Vec , I can use the word2vec model in gensim package to calculate the similarity between 2 words. e.g. trained_model.similarity('woman', 'man') 0.73723527 However, the word2vec model fails to predict the sentence similarity. I find out the LSI model with sentence similarity in gensim, but, which doesn't seem that can be combined with word2vec model. The length of corpus of each sentence I have is not very long (shorter than 10 words). So, are there any simple ways to achieve the goal? This is actually a pretty challenging problem that you are asking. Computing