質問: gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, num_topics=TOPICS, id2word=dic) # Topicの表示 for x in lda.show_topics(-1, 5): print(x) # 各文書の所属Topic for t, s in zip(titles, lda[corpus]): print(t, max(s, key=(lambda x:x[1]))) ``` ### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) Python3.6
回答: > > データセットがどれくらい必要 > > > やりたいことによりますが、分析対象の文書群にどのようなトピックで構成されているのかを明らかにしたいのであれば、それほどのボリュームは必要ありません。一方、あらかじめ学習したモデルに未知の文章を適用するような使い方をする場合は、それなりのボリュームが必要です。 質問に記載の参考記事は、gensimの使い方を示すことが目的なので、特定の小説(例えば、坊ちゃん)のみであろうと、複数の小説であろうと何らかの結果は得られるかと思います。 個人的な経験からすると、ある程度似たジャンルを扱った文書を扱う場合は意外を少ないボリュームでも役に立つモデルになります。なのでご自身が頻繁に閲覧しているブログなどを対象にしたほうが結果に手触り感が出ていいかと思います。 > > 前処理などを含めた実装のサンプル > > > 個人的には以下がお薦めです。 https://qiita.com/icoxfog417/items/7c944cb29dd7cdf5e2b1 (全コードはリンク先のgithubにあります) ただし、上記は形態素解析のコードが含まれていませんので、別に調べてください。