深度解析 LDA 与聚类结合的文本主题分析实战

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🍓当前专栏：《Python之文本分析》
🍎本文内容：深度解析 LDA 与聚类结合的文本主题分析实战
🌸作者“三要”格言：要坚强、要努力、要学习

目录

引言

技术框架

数据预处理

LDA 模型构建与训练

文本向量化

训练 LDA 模型

提取主题关键词

聚类分析

模型优化

困惑度评估

可视化与结果导出

总结与展望

本文亮点

展望

引言

在大数据时代，海量文本数据的分析已成为企业决策的重要依据。主题模型（如 Latent Dirichlet Allocation, LDA）是一种强大的工具，可以帮助我们从无结构的文本数据中提取主题信息。然而，LDA 模型的结果往往难以直接转化为业务应用，因此将其与聚类算法（如 K-Means）结合可以进一步提升分析结果的可操作性。

本文将以一个实战案例为引，详细讲解如何使用 LDA 和聚类方法对上市公司环境治理补助相关文本数据进行分析，从而自动识别不同类别的投入方式（如“研发投入”与“非研发投入”），并总结如何优化模型及解读结果。

技术框架

1. 数据准备与清洗：
   • 加载和清洗数据。
   • 分词与去除停用词。
2. LDA 模型构建与训练：
   • 利用文本向量化技术将文本数据转化为数值表示。
   • 构建 LDA 模型提取主题。
3. 聚类分析：
   • 基于 LDA 输出的文档-主题分布进行聚类，自动标注数据类别。
4. 模型优化与可视化：
   • 使用困惑度（Perplexity）和主题一致性（Topic Coherence）评估模型。
   • 通过 pyLDAvis 对主题结果进行可视化。
5. 结果解读与导出：
   • 输出主题关键词。
   • 将分析结果保存为可交付的报告或文件。

数据预处理

首先加载文本数据与停用词，进行分词与清洗。以下是核心代码：

import pandas as pd
import re
import jieba

# 加载数据
data = pd.read_excel('补助.xlsx')  # 请根据实际路径修改

# 加载停用词
stopwords = open('stopwords.txt', encoding='utf-8').read().split('\n')

# 数据清洗与分词
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'\d+', '', text)  # 去除数字
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)  # 去除特殊字符
    words = jieba.lcut(text)  # 分词
    words = [w for w in words if w not in stopwords and len(w)