Модель LDA

Тепер час побудувати модель LDA. Використовуючи dictionary і corpus, ви готові з'ясувати, які теми містяться в листах Enron. Швидко вивівши слова, прив'язані до тем, ви зможете попередньо оцінити, чи є якісь очевидні теми. Пам'ятайте, що тематична модель ресурсоємна у розрахунку, тож виконання займе певний час. Спробуймо!

Ця вправа є частиною курсу

Виявлення шахрайства в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Побудуйте модель LDA з gensim models, передавши corpus, а також dictionary.
Збережіть 5 тем, виконавши print тем для результатів моделі, і виберіть топ-5 слів.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Define the LDA model
ldamodel = gensim.models.____.____(____, num_topics=5, id2word=____, passes=5)

# Save the topics and top 5 words
topics = ____.____(num_words=____)

# Print the results
for topic in topics:
    print(topic)

Редагувати та запускати код