LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）是一种常用的主题模型（Topic Model），用于从大量文本中自动发现“主题”（topic）——即文本中隐藏的语义结构。

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📌 LDA 的基本思想

LDA 认为：
每篇文档是若干主题的混合，每个主题是若干词语的分布。

打个比方：

把每篇文章看作一个装了很多小球的袋子，每个小球代表一个词；LDA 的目标是：
找出这些小球是从哪些“颜色”（主题）来的，每种颜色包含哪些词。

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📚 一个例子

比如你有一堆新闻文章：
	•	A：介绍 iPhone 发布，提到苹果、芯片、屏幕、价格
	•	B：讲述世界杯比赛，提到足球、球员、进球
	•	C：关于高通新芯片的发布，提到芯片、制程、性能
	•	D：NBA 总决赛报道，提到篮球、球员、比分

用 LDA 挖掘后可能发现 2 个主题：
	•	主题1（科技）： 芯片、苹果、屏幕、性能
	•	主题2（体育）： 足球、球员、比分、篮球

每篇文章会被分配一个“主题比例”，比如：
	•	A：80% 科技，20% 体育
	•	B：5% 科技，95% 体育
	•	C：90% 科技，10% 体育
	•	D：10% 科技，90% 体育

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⚙️ LDA 的工作流程（简化版）
	1.	输入： 一堆文档（预处理后的词袋表示）
	2.	初始化： 随机为每个词分配一个主题
	3.	迭代训练：
	•	对每个词，重新采样它的主题（基于当前主题分布）
	4.	输出：
	•	每个主题的关键词分布（词概率）
	•	每篇文档的主题分布（主题概率）

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🧠 数学概念（简略）

LDA 是一个生成式概率模型，假设：
	•	文档的主题分布服从 Dirichlet 分布（狄利克雷分布）
	•	每个主题的词分布也服从 Dirichlet 分布

它利用贝叶斯推断，通过 Gibbs Sampling 或变分推断来估计这些分布。

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🔧 应用场景
	•	自动文档分类 / 聚类
	•	情感分析预处理
	•	新闻摘要和推荐
	•	知识图谱构建
	•	文本检索、标签生成

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🛠 工具推荐
	•	Python 中的实现：
	•	gensim 库：LdaModel
	•	scikit-learn：LatentDirichletAllocation
	•	可视化工具：
	•	pyLDAvis：交互式查看主题和词分布

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如果你愿意，我可以帮你：
	•	用你的文本数据跑一个 LDA 示例
	•	可视化每个主题的关键词
	•	输出每篇文章的主题分布

你想试试实际例子吗？可以贴一段文本或者文件我帮你操作一下。


# 停用词

https://github.com/goto456/stopwords