本文整理汇总了Python中gensim.models.LdaModel.top_topics方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python LdaModel.top_topics方法的具体用法？Python LdaModel.top_topics怎么用？Python LdaModel.top_topics使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类gensim.models.LdaModel的用法示例。
在下文中一共展示了LdaModel.top_topics方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: get_topics
# 需要导入模块: from gensim.models import LdaModel [as 别名]
# 或者: from gensim.models.LdaModel import top_topics [as 别名]
def get_topics(cv, train_data):
"""
Uses gensim to perform topic modeling.
Parameters
---------
cv: A TfidfVectorizer instance.
train_data: A scipy csr_matrix.
Returns
-------
A list of strings (functions of the most important terms in each topic).
"""
td_gensim = Sparse2Corpus(train_data, documents_columns=False)
tmp_dct = dict((idv, word) for word, idv in cv.vocabulary_.items())
dct = Dictionary.from_corpus(td_gensim, id2word=tmp_dct)
lda = LdaModel(corpus=td_gensim, id2word=dct, num_topics=20)
topics = lda.top_topics(corpus=td_gensim, num_words=5)
return topics