先看下数据：

1、建立词典、语料库

from gensim import corpora,models #主题挖掘，提取关键信息

#建立词典，去重
pos_dict=corpora.Dictionary([ [i] for i in word_data_pos.word]) #shape=(n,1)
neg_dict=corpora.Dictionary([ [i] for i in word_data_neg.word])

#建立语料库
pos_corpus=[ pos_dict.doc2bow(j) for j in [ [i] for i in word_data_pos.word] ] #shape=(n,(2,1))
neg_corpus=[ neg_dict.doc2bow(j) for j in [ [i] for i in word_data_neg.word] ]

2、主题数寻优

#构造主题数寻优函数

def cos(vector1,vector2):
    '''
    函数功能：余玄相似度函数
    值越小越相似
    '''
    dot_product=0.0
    normA=0.0
    normB=0.0
    for a,b in zip(vector1,vector2):
        dot_product +=a*b
        normA +=a**2
        normB +=b**2
    if normA==0.0 or normB==0.0:
        return None
    else:
        return ( dot_product/((normA*normB)**0.5) )

#主题数寻优
#这个函数可以重复调用，解决其他项目的问题

def LDA_k(x_corpus,x_dict):
    '''
    函数功能：
    '''
    #初始化平均余玄相似度
    mean_similarity=[]
    mean_similarity.append(1)
    
    #循环生成主题并计算主题间相似度
    for i in np.arange(2,11):
        lda=models.LdaModel(x_corpus,num_topics=i,id2word=x_dict) #LDA模型训练
        
        for j in np.arange(i):
            term=lda.show_topics(num_words=50)
        
        #提取各主题词
        top_word=[] #shape=(i,50)
        for k in np.arange(i):
            top_word.append( [''.join(re.findall('"(.*)"',i)) for i in term[k][1].split('+')]) #列出所有词
        
        #构造词频向量
        word=sum(top_word,[]) #列车所有词
        unique_word=set(word) #去重
        
        #构造主题词列表，行表示主题号，列表示各主题词
        mat=[] #shape=(i,len(unique_word))
        for j in np.arange(i):
            top_w=top_word[j]
            mat.append( tuple([ top_w.count(k) for k in unique_word ])) #统计list中元素的频次，返回元组
        
        #两两组合。方法一
        p=list(itertools.permutations(list(np.arange(i)),2)) #返回可迭代对象的所有数学全排列方式。
        y=len(p) # y=i*(i-1)
        top_similarity=[0]
        for w in np.arange(y):
            vector1=mat[p[w][0]]
            vector2=mat[p[w][1]]
            top_similarity.append(cos(vector1,vector2))

#        #两两组合，方法二
#        for x in range(i-1):
#            for y in range(x,i):
            
        #计算平均余玄相似度
        mean_similarity.append(sum(top_similarity)/ y)
    return mean_similarity

#计算主题平均余玄相似度

pos_k=LDA_k(pos_corpus,pos_dict)
neg_k=LDA_k(neg_corpus,neg_dict)

pd.Series(pos_k,index=range(1,11)).plot()
plt.title('正面评论LDA主题数寻优')
plt.show()

pd.Series(neg_k,index=range(1,11)).plot()
plt.title('负面评论LDA主题数寻优')
plt.show()

pos_lda=models.LdaModel(pos_corpus,num_topics=2,id2word=pos_dict)
neg_lda=models.LdaModel(neg_corpus,num_topics=2,id2word=neg_dict)

pos_lda.print_topics(num_topics=10)
neg_lda.print_topics(num_topics=10)