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トピックを印字させたい

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回答 1

投稿 2017/12/04 15:14

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aoisj

score 16

困っていること

こちらのサイトのサンプルコードに

for topics_per_document in lda[corpus]:
        print topics_per_document


このような部分があったのですが、この書き方の場合だと
全ての文書についてのトピックの分布を表示させているようですが、
特定の文書(例えば1つ目の文書のように)のトピック分布を表示させることはできませんか?
このコードを参考に作成したコードを以下に記します。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
トピックモデル(入力:novel_setの全ての.txtファイル)
各ファイルの管理可能
形態素解析対象:名詞(代名詞,非自立名詞,数,固有名詞を除く)
NGワード:あり
"""

import time
import glob
import MeCab
from gensim import corpora, models

#形態素解析
def morphological_analysis(file_list, NG_WORDS):
    mecab = MeCab.Tagger ("-Ochasen")

    texts = []

    for file in file_list:
        f = open(file, "r",encoding = "utf-8")
        text = f.read()
        f.close()
        #形態素解析(文字列を改行位置で区切って分割)
        chunks = mecab.parse(text).splitlines()

        #絞り込み
        sels = []
        for chunk in chunks:
            cols = chunk.split('\t')
            if len(cols) >= 4:
                parts = cols[3].split('-')
                #指定した品詞で始まっている場合 → true
                if parts[0].startswith('名詞'):
                    #代名詞,非自立名詞,固有名詞,数を含めない
                    if parts[1] in ['代名詞','非自立','固有名詞','数']:
                        continue
                    #NGワードを含めない
                    if cols[2] in NG_WORDS:
                        continue
                    #形態素を追加
                    sels.append(cols[2])
        texts.append(sels)
    return texts

t0 = time.time()

#file_list[file_no]:ファイル番号file_noのファイル名
file_list = glob.glob('novel_set/*.txt')

NG_WORDS = ['一','二','三','四','五','六','七','八','九','ー','-']

texts = morphological_analysis(file_list, NG_WORDS)

#辞書作成
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
print('辞書単語数(加工前):%d'%len(dictionary))

#辞書加工
"""
no_below:出現回数no_below回以下の単語を無視
no_above:全体のno_above以上に出現した単語を無視(no_above = 0.3 ➝ 30%)
"""
dictionary.filter_extremes(no_below = 3, no_above = 0.3)

#コーパス作成
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

t1 = time.time()

#トピック数
num_topics = 5

#LDAモデルに投入
lda = models.LdaModel(corpus = corpus, id2word = dictionary, num_topics = num_topics)

t2 = time.time()

print(lda)

#各トピックにおける各トークンの出現確率を係数で表示

for i in range(num_topics):
    print('TOPIC', i, ':', lda.print_topic(i))


#文書の推定トピック番号 , 推定の確信度を表示
for topics_per_document in lda[corpus]:
    print(topics_per_document)

print(lda[0])

print('ファイル数:%d'%len(file_list))

corpus_time = t1 - t0
print('コーパス生成時間:%f秒'%corpus_time)

lda_time = t2 -t1
print('LDAモデル生成時間:%f秒'%lda_time)

total_time = t2 - t0
print('合計時間:%f秒'%total_time)


このコードの

print(lda[0])


の部分が

TypeError: object of type 'int' has no len()


というエラーになっているようです。
印字だけでなく、トピック分布の情報を利用したいので
アドバイスをいただきたいです。

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例えば、1つ目の文書のトピック分布を表示させるのは

print(lda[corpus[0]])

で良いのではないでしょうか。

投稿 2017/12/05 10:41

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  • 2017/12/05 12:55

    回答ありがとうございます。
    例えば
    print(lda[corpus[0]])の出力が
    [(0, 0.026383900006974968), (1, 0.37382284443776886), (2, 0.25103772026504317), (3, 0.27365734864748276), (4, 0.075098186642730227)]
    の場合、
    corpus[0]のトピック0〜4の情報はどのようにすれば扱えますか?
    (最も多く含まれているトピックを選ぶなど)

    キャンセル

  • 2017/12/05 16:45

    結果はただのタプルのリストなので、そのままリストの処理を行えばよいかと思います。

    ret = lda[corpus[0]]
    # 一番大きいTOPICを表示
    print(max(ret, key=lambda d:d[1])[0])
    # 大きい順にTOPICをソート
    print([num for num, dist in sorted(ret, key=lambda d:d[1], reverse=True)])

    キャンセル

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