太好了，在本地科研 + PyCharm 开发环境中，推荐你使用 Prefect 2.x 来管理中文专利 LDA 的数据流程。它轻量、Python 原生、易调试，非常适合你的场景。

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✅ Prefect 本地科研使用方案（适合 PyCharm）

📦 一、安装 Prefect

pip install prefect



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🧱 二、项目目录结构推荐

lda_pipeline/
├── pipeline.py          # Prefect 工作流定义
├── data/
│   ├── raw/             # 原始专利摘要
│   └── processed/       # 分词/清洗结果
├── modules/
│   ├── fetch.py         # 数据获取模块
│   ├── preprocess.py    # 清洗 + 分词模块
│   ├── lda_model.py     # LDA 训练与保存
│   └── visualize.py     # 可视化模块
└── config/
    └── stopwords.txt



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🚀 三、工作流定义示例（pipeline.py）

from prefect import flow, task
from modules import fetch, preprocess, lda_model, visualize

@task
def load_data():
    return fetch.load_raw_data("data/raw/patents.json")

@task
def clean_and_tokenize(texts):
    return preprocess.clean_and_segment(texts, stopword_path="config/stopwords.txt")

@task
def train_lda_model(tokenized_texts):
    return lda_model.train(tokenized_texts, num_topics=10)

@task
def show_topics(model):
    visualize.show_wordclouds(model)

@flow
def lda_pipeline():
    data = load_data()
    tokens = clean_and_tokenize(data)
    lda_model_obj = train_lda_model(tokens)
    show_topics(lda_model_obj)

if __name__ == "__main__":
    lda_pipeline()

运行这个脚本后，你的整个 LDA 流程就会按任务顺序自动执行，每个阶段都可单独调试。

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📚 四、每个模块建议内容

modules/fetch.py

import json

def load_raw_data(path):
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return [entry["abstract"] for entry in json.load(f)]

modules/preprocess.py

import jieba

def clean_and_segment(texts, stopword_path):
    stopwords = set(open(stopword_path, encoding='utf-8').read().splitlines())
    result = []
    for text in texts:
        words = jieba.lcut(text)
        filtered = [w for w in words if w not in stopwords and len(w) > 1]
        result.append(filtered)
    return result

modules/lda_model.py

from gensim import corpora, models

def train(texts, num_topics=10):
    dictionary = corpora.Dictionary(texts)
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
    lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=num_topics, id2word=dictionary, passes=10)
    return lda_model

modules/visualize.py

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

def show_wordclouds(model):
    for i in range(model.num_topics):
        words = dict(model.show_topic(i, topn=30))
        wc = WordCloud(font_path='SimHei.ttf', width=800, height=400).generate_from_frequencies(words)
        plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
        plt.title(f"Topic {i}")
        plt.axis("off")
        plt.show()



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🧪 五、调试技巧（PyCharm）
	•	在每个 @task 函数中加日志 print() 或断点调试。
	•	Prefect 是 Python 原生函数执行，支持逐行调试，体验非常适合科研场景。
	•	你也可以在 PyCharm 的 terminal 中运行：

python pipeline.py



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如果你需要，我可以帮你生成完整的项目模板压缩包或为你提供一个 Git 项目结构。要我给你打一个 zip 包或者脚手架初始化脚本吗？