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gensimを用いたLDAモデル

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回答 1

投稿 2017/11/20 19:36

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mon_mon0307

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前提・実現したいこと

gensimを用いてテキストをLDAモデルに適用するプログラムを作成しています。
現在csvファイルを読み込みLDAに適用しトピックを出力するプログラムは実装できたのですが同じcsvファイルを用いて実行しているのにもかかわらず下のようにトピックの内容が毎回変わってしまいます。
これが正しい挙動をしているのかも分からない状態でいるのでこれが正しい状態なのか、またプログラムの不備が原因であればその箇所を指摘していただきたいです。

実行結果(2回)

In [86]: runfile('C:/Users/user5/.spyder-py3/corpus.py', wdir='C:/Users/user5/.spyder-py3')
topic
(0, '0.083*"0.26" + 0.057*"0.22" + 0.051*"0.52" + 0.044*"0.56" + 0.040*"0.54" + 0.034*"0.28" + 0.033*"0.24" + 0.033*"0.6" + 0.032*"0.64" + 0.030*"0.62"')
(1, '0.069*"0.24" + 0.061*"0.52" + 0.054*"0.28" + 0.048*"0.6" + 0.047*"0.26" + 0.044*"0.58" + 0.041*"0.22" + 0.040*"0.56" + 0.031*"0.54" + 0.029*"0.62"')
(2, '0.117*"0.28" + 0.092*"0.26" + 0.089*"0.52" + 0.051*"0.56" + 0.050*"0.54" + 0.038*"0.58" + 0.037*"0.24" + 0.035*"0.62" + 0.033*"0.66" + 0.030*"0.18"')
(3, '0.103*"0.52" + 0.097*"0.28" + 0.089*"0.54" + 0.064*"0.56" + 0.050*"0.26" + 0.048*"0.58" + 0.040*"0.6" + 0.032*"0.12" + 0.030*"0.14" + 0.029*"0.62"')

In [87]: runfile('C:/Users/user5/.spyder-py3/corpus.py', wdir='C:/Users/user5/.spyder-py3')
topic
(0, '0.057*"0.28" + 0.056*"0.56" + 0.054*"0.26" + 0.045*"0.24" + 0.045*"0.54" + 0.043*"0.6" + 0.037*"0.62" + 0.035*"0.52" + 0.031*"0.58" + 0.030*"0.22"')
(1, '0.057*"0.64" + 0.045*"0.28" + 0.029*"0.22" + 0.028*"0.52" + 0.028*"0.26" + 0.027*"0.1" + 0.024*"0.7" + 0.023*"0.14" + 0.023*"0.2" + 0.022*"0.56"')
(2, '0.146*"0.52" + 0.122*"0.28" + 0.097*"0.54" + 0.073*"0.26" + 0.062*"0.56" + 0.045*"0.58" + 0.038*"0.24" + 0.037*"0.22" + 0.033*"0.6" + 0.023*"0.12"')
(3, '0.066*"0.58" + 0.060*"0.52" + 0.060*"0.54" + 0.049*"0.28" + 0.047*"0.56" + 0.046*"0.6" + 0.042*"0.16" + 0.042*"0.14" + 0.039*"0.12" + 0.038*"0.62"')

In [88]: 

該当のソースコード

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Oct 20 16:20:11 2017

@author: user5
"""

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import gensim
from gensim import corpora, models, similarities
import urllib3
import glob




dataReader = csv.reader(open('corpus.csv', 'rt'
                             , encoding="utf-8"
                             ))
data = [ v for v in dataReader]

#print(data)
dictionary = corpora.Dictionary(data)


dictionary.filter_extremes(
        no_below=6
        ,
        no_above=0.7
        )
# no_berow: 使われてる文章がno_berow個以下の単語無視
# no_above: 全部の文章の30パーセント以上に出現したワードは一般的すぎるワードとして無視します

#print(dictionary.token2id)

dictionary.save_as_text('deerwester.dict.txt')

corpus = [dictionary.doc2bow(d) for d in data]

#print(corpus)

topic_num = 4
lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, num_topics=topic_num, id2word=dictionary)
lda.save('jawiki_lda.model')
#保存
# lda = gensim.models.LdaModel.load('jawiki_lda.model') #呼び出し

print('topic')
for topic in lda.show_topics(-1):
        print(topic)

補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

OS:Windows
エディタ:Anaconda Spyder
言語:Python3

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回答 1

checkベストアンサー

+2

乱数シードがあるようです。
https://stackoverflow.com/questions/15067734/lda-model-generates-different-topics-everytime-i-train-on-the-same-corpus

他にも
https://stackoverflow.com/questions/39615436/fails-to-fix-the-seed-value-in-lda-model-in-gensim

乱数を固定してもモデルが安定しませんか?

投稿 2017/11/20 20:38

編集 2017/11/20 23:53

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  • 2017/11/21 12:33

    乱数を固定したところ無事モデルが安定しました
    ありがとうございました

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