LDA 模型
現在是時候來建立 LDA 模型了。利用 dictionary 與 corpus，你就能找出 Enron 郵件中包含哪些主題。先快速列印每個主題所對應的字詞，做第一步的探索，看看是否有明顯的主題浮現。請注意，主題模型計算量很大，執行需要一段時間。來試試看吧！
本練習屬於課程
Fraud Detection in Python
練習說明
- 從 gensim 的 models 建立 LDA 模型，並插入
corpus與dictionary。 - 透過在模型結果上執行
printtopics 來保存 5 個主題，並選出前 5 個字詞。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)