主题建模可以帮助开发人员直观地理解和探索数据，以便更好地挖掘语料库中的主题。成功的主题建模需要多次迭代：清洗数据、读取结果、相应地调整预处理并重试。本文通过分析国家领导人从2014年到2021年的新春贺词的主题，对文本数据进行预处理，建立主题模型，模型验证，模型可视化等操作，最后通过主题模型总结出从中获得的信息。具体实现过程如下：
1、数据预处理
本文的文本数据为国家领导人从2014年到2021年的新春贺词，利用os模块对数据进行批量读取，对文本数据中的换行符和空格进行replace处理。然后，除了spaCy本身自带的停用词列表，自定义多加入两个停用词“年”和“国家”，（第一次建模时直接使用spaCy自带的停用词列表，通过结果发现“年”和“国家”这两个关键词在文本中出现多次，但这两词本身对该文本分析的意义不大，所以加入自定义的停用词列表中。）再对其进行停用词处理。代码如下：
data = []
for file in files:
for i in open(file,"r",encoding="utf-8"):
text = i.replace('\n','').replace('\u3000','')
data.append(text)
stopwords = ('年', '国家')
nlp=spacy.load('zh_core_web_sm')
#分词
texts=[]
for document in data:
doc = nlp(document)
text = []
for w in doc:
if not w.is_stop and not w.is_punct and not w.like_num:
text.append(w.text)
for stopword in stopwords:
w = nlp.vocab[stopword]
w.is_stop = True
texts.append(text)通过上述对数据进行预处理后，可以开始建立LDA主题模型。
2、建立主题模型并验证
通过上述分词后，利用corpora对每个词进行编码，构造一个词典。然后基于词典，把词变为稀疏向量，并将向量放入列表中，形成稀疏向量集，最后通过models模块建立LDA主题模型，进行主题推断。代码如下：
#构造词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
# 基于词典，使【词】→【稀疏向量】，并将向量放入列表，形成【稀疏向量集】
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# lda模型，num_topics设置主题的个数
print("corpus:",corpus)
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
# 打印所有主题，每个主题显示4个词
for topic in lda.print_topics(num_words=4):
print(topic)
# 主题推断
print("主题推断：",lda.inference(corpus)) ##文档分布其中，每个步骤打印的结果如下：
主题打印：
主题推断：
另外，除了建立LDA主题模型，本文还通过gensim模块分别建立LDA、LSI和HDP模型进行对比，代码如下：
from gensim.models.coherencemodel import CoherenceModel
##建立模型
lda1 = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
lsi1 = models.lsimodel.LsiModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
hdp1 = models.hdpmodel.HdpModel(corpus=corpus, id2word=dictionary)
##比较模型
#print(corpus)
lda_coherence = CoherenceModel(model = lda1, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
lsi_coherence = CoherenceModel(model = lsi1, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
hdp_coherence = CoherenceModel(model = hdp1, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
##输出比较结果
print(lda_coherence.get_coherence())
print(lsi_coherence.get_coherence())
print(hdp_coherence.get_coherence())输出结果如下：
从上述结果可以看出，HDP模型的分数最高，而LDA结果不太理想，证明主题模型一致性不高，这也是后期需要改进的地方。
并对其进行交叉验证，选择一致性最大的值（正负值都有意义）来对主题个数进行选择，代码如下：
c_v = []
for num_topics in range(1, 19):
lm = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, num_topics=num_topics, id2word=dictionary)
cm = CoherenceModel(model=lm, texts=texts, dictionary=dictionary,coherence='c_v')
c_v.append(cm.get_coherence())
print(c_v)输出结果如下：
3、模型可视化
最后，可以通过pyLDAvis模块对该模型进行可视化，但因为版本问题，可视化无法再notebook内显示（还未解决该问题），这里先放代码：
import pyLDAvis.gensim
data = pyLDAvis.gensim.prepare(lda, corpus, dictionary)
#data = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda_model, doc_term_matrix, vectorizer)
#让可视化可以在notebook内显示
pyLDAvis.display(data)4、结论
从上述主题推断和其余相关结果可以看出，从2013年到2021年的新春贺词中，国家领导人的主题都为对全国人民的新春祝福，和对过去一年国家政府在改革方面所做的工作成果和未来发展方向。另外，领导人也对每年都对台湾、香港、澳门同胞致以最真挚的问候和祝福。同时，对中国在世界的影响做了总结，从中可以看出中国的世界地位在逐步上升，构建人类命运共同体也是中国近年来的期望之一。
