本文利用gensim進行LDA主題模型實驗，第一部分是基於前文的wiki語料，第二部分是基於Sogou新聞語料。

1. 基於wiki語料的LDA實驗

上一文得到了wiki純文字已分詞語料 wiki.zh.seg.utf.txt，去停止詞後可進行LDA實驗。

import codecs
from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary

train = []
stopwords = codecs.open('stopwords.txt','r',encoding='utf8').readlines()
stopwords = [ w.strip() for
 
 w in stopwords ]
fp = codecs.open('wiki.zh.seg.utf.txt','r',encoding='utf8')
for line in fp:
    line = line.split()
    train.append([ w for w in line if w not in stopwords ])

dictionary = corpora.Dictionary(train)
corpus = [ dictionary.doc2bow(text) for text in train ]
lda = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=100)

同時gensim也提供了對wiki壓縮包直接進行抽取並儲存為稀疏矩陣的指令碼 make_wiki，可在bash執行下面命令檢視用法。

python -m gensim.scripts.make_wiki
#USAGE: make_wiki.py WIKI_XML_DUMP OUTPUT_PREFIX [VOCABULARY_SIZE]
python -m gensim.scripts.make_wiki zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 zhwiki

執行時間比較久，具體情況可以看gensim官網，結果如下，mm字尾表示Matrix Market格式儲存的稀疏矩陣：

-rw-r--r-- 1 chenbingjin data 172M  7月  1 12:10 zhwiki_bow.mm
-rw-r--r-- 1 chenbingjin data 1.3M  7月  1 12:10 zhwiki_bow.mm.index
-rw-r--r-- 1 chenbingjin data 333M  7月  1 12:16 zhwiki_tfidf.mm
-rw-r--r-- 1 chenbingjin data 1.3M  7月  1 12:16 zhwiki_tfidf.mm.index
-rw-r--r-- 1 chenbingjin data 1.9M  7月  1 12:10 zhwiki_wordids.txt

利用 tfidf.mm 及wordids.txt 訓練LDA模型

# -*- coding: utf-8 -*-
from gensim import corpora, models

# 語料匯入
id2word = corpora.Dictionary.load_from_text('zhwiki_wordids.txt')
mm = corpora.MmCorpus('zhwiki_tfidf.mm')

# 模型訓練，耗時28m
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=mm, id2word=id2word, num_topics=100)

模型結果

訓練過程指定引數 num_topics=100, 即訓練100個主題，通過print_topics() 和print_topic() 可檢視各個主題下的詞分佈，也可通過save/load 進行模型儲存載入。

# 列印前20個topic的詞分佈
lda.print_topics(20)
# 列印id為20的topic的詞分佈
lda.print_topic(20)

#模型的儲存/ 載入
lda.save('zhwiki_lda.model')
lda = models.ldamodel.LdaModel.load('zhwiki_lda.model')

對新文件，轉換成bag-of-word後，可進行主題預測。

模型差別主要在於主題數的設定，以及語料本身，wiki語料是全領域語料，主題分佈並不明顯，而且這裡使用的語料沒有去停止詞，得到的結果差強人意。

test_doc = list(jieba.cut(test_doc))　　  #新文件進行分詞
doc_bow = id2word.doc2bow(test_doc)      #文件轉換成bow
doc_lda = lda[doc_bow]                   #得到新文件的主題分佈
#輸出新文件的主題分佈
print doc_lda
for topic in doc_lda:
    print "%s\t%f\n"%(lda.print_topic(topic[0]), topic[1])

2. 基於Sogou新聞語料的LDA實驗

Sogou實驗室提供了很多中文語料的下載， 全網新聞資料(SogouCA)，來自若干新聞站點2012年6月—7月期間國內，國際，體育，社會，娛樂等18個頻道的新聞資料，提供URL和正文資訊。

資料轉碼處理，由於資料是Ascii檔案，容易出現亂碼情況，使用iconv命令轉成utf8，由於XML檔案處理時需要有頂級tag，這裡使用sed 命令在檔案的首行前插入<root>，在尾行後插入</root>

#!/bin/bash

#將資料夾下的Ascii檔案轉成utf8
#Usage: ./iconv_encode.sh indir outdir
#@chenbingjin 2016-07-01

function conv_encode() {
    all=`ls ${indir}`
    for ffile in ${all}
    do
        ifile="${indir}${ffile}"
        ofile="${outdir}${ffile}"
        echo "iconv $ifile to $ofile"
        iconv -c -f gb2312 -t utf8 "$ifile" > "$ofile"
        sed -i '1i <root>' "$ofile"
        sed -i '$a </root>' "$ofile"
    done
}

if [ $# -ne 2 ]; then
    echo "Usage: ./iconv_encode.sh indir outdir"
    exit 1
fi

indir=$1
outdir=$2

if [ ! -d $outdir ]; then
    echo "mkdir ${outdir}"
    mkdir $outdir
fi

time conv_encode

總共128個檔案，存放在Sogou_data/ 資料夾下，使用iconv_encode.sh 進行處理，新檔案儲存在out資料夾，結果如下：

$ ./iconv_encode.sh Sogou_data/ out/

mkdir out/
iconv Sogou_data/news.allsites.010806.txt to out/news.allsites.010806.txt
iconv Sogou_data/news.allsites.020806.txt to out/news.allsites.020806.txt
iconv Sogou_data/news.allsites.030806.txt to out/news.allsites.030806.txt
iconv Sogou_data/news.allsites.040806.txt to out/news.allsites.040806.txt
......

real    0m27.255s
user    0m6.720s
sys    0m8.924s

接下來需要對xml格式的資料進行預處理，這裡使用lxml.etree，lxm 是Python的一個html/xml解析並建立dom的庫， 比python自帶的XML解析快。

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import codecs
import logging
from lxml import etree
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

'''
Sogou新聞語料預處理
@chenbingjin 2016-07-01
'''

train = []
# huge_tree=True, 防止檔案過大時出錯 XMLSyntaxError: internal error: Huge input lookup
parser = etree.XMLParser(encoding='utf8',huge_tree=True)

def load_data(dirname):
    global train
    files = os.listdir(dirname)
    for fi in files:
        logging.info("deal with "+fi)
        text = codecs.open(dirname+fi, 'r', encoding='utf8').read()
        # xml自身問題，存在&符號容易報錯, 用&代替
        text = text.replace('&', '&')
        # 解析xml，提取新聞標題及內容
        root = etree.fromstring(text, parser=parser)
        docs = root.findall('doc')
        for doc in docs:
            tmp = ""
            for chi in doc.getchildren():
                if chi.tag == "contenttitle" or chi.tag == "content":
                    if chi.text != None and chi.text != "":
                        tmp += chi.text
            if tmp != "":
                train.append(tmp)

得到train訓練語料後，分詞並去停止詞後，便可以進行LDA實驗

from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models import LdaModel

stopwords = codecs.open('stopwords.txt','r',encoding='utf8').readlines()
stopwords = [ w.strip() for w in stopwords ]
train_set = []
for line in train:
    line = list(jieba.cut(line))
    train_set.append([ w for w in line if w not in stopwords ])

# 構建訓練語料
dictionary = Dictionary(train_set)
corpus = [ dictionary.doc2bow(text) for text in train_set]

# lda模型訓練
lda = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=20)
lda.print_topics(20)

實驗結果：訓練時間久，可以使用 ldamulticore ，整體效果還不錯，可以看出08年新聞主題主要是奧運，地震，經濟等

得到的LDA模型可用於主題預測，給定新的文件預測文件主題分佈，可用於分類。訓練文件中每個詞會分配一個主題，有paper就將這種主題資訊做Topic Word Embedding，一定程度上解決一詞多義問題。