一.LDA模型介绍

Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是一种生成式概率模型，常用于主题模型。其主要目的是从大量文档中自动提取隐藏的主题。LDA假设每个文档由多个主题组成，每个主题由一组词汇以不同的概率分布组成。LDA模型通过以下步骤工作：

1. 文档生成过程：

   • 每个文档被视为若干主题的混合。
   • 每个主题由一组单词组成，且这些单词以不同的概率出现。
   • 通过不断迭代，LDA模型能够推断出这些隐藏的主题及其相关的词汇分布。

2. 模型训练：

   • LDA模型使用EM算法（Expectation-Maximization）进行参数估计，寻找最优的主题-词分布和文档-主题分布。

3. 应用场景：

   • LDA模型常用于文本分类、信息检索、推荐系统等领域，能够帮助理解大规模文本数据的潜在结构和主题分布。

二.代码展示（对两会政策的主题提取） 

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
import pandas as pd

# Load the Excel file with policy names
excel_path = '/mnt/data/fkn.xlsx'
df_policies = pd.read_excel(excel_path)

# Display the first few rows of the dataframe
df_policies.head()
# Extract policy names
policy_names = df_policies['政策名称'].astype(str)

# Vectorize the policy names using CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(max_df=0.95, min_df=2, token_pattern=r'[\u4e00-\u9fa5]+')
policy_matrix = vectorizer.fit_transform(policy_names)

# Fit the LDA model
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=5, random_state=42)
lda.fit(policy_matrix)

# Extract topics
n_top_words = 10
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()

# Function to display topics
def display_topics(model, feature_names, n_top_words):
    topics = {}
    for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):
        topic_words = [feature_names[i] for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]]
        topics[f"Topic {topic_idx + 1}"] = ', '.join(topic_words)
    return topics

# Get the topics
topics = display_topics(lda, feature_names, n_top_words)

# Convert the topics to a DataFrame
df_topics = pd.DataFrame(topics.items(), columns=['Topic', 'Top Words'])

# Save the topics to an Excel file
topics_output_path = '/mnt/data/policy_topics.xlsx'
df_topics.to_excel(topics_output_path, index=False)

# Confirm the path of the saved topics
topics_output_path