gensim包LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率

包括Python分词，去停用词，使用gensim包进行LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率的代码，以及停用词表

import jieba


# jieba.load_userdict（‘userdict.txt‘）
# 创建停用词list
def stopwordslist（filepath）:
    stopwords = [line.strip（） for line in open（filepath ‘r‘ encoding=‘utf-8‘）.readlines（）]
    return stopwords


# 对句子进行分词
def seg_sentence（sentence）:
    sentence_seged = jieba.cut（sentence.strip（））
    stopwords = stopwordslist（‘D:/LDA/stopwords.txt‘）  # 这里加载停用词的路径
    outstr = ‘‘
    for word in sentence_seged:
        if word not in stopwords:
            if word != ‘\t‘:
                outstr += word
                outstr += “ “
    return outstr

#读入需要分词的文件
inputs = open（‘D:/LDA/dp.txt‘ ‘r‘ encoding=‘utf-8‘）
#输出分词结果
outputs = open（‘D:/LDA/dp_fenci.txt‘ ‘w‘encoding=‘utf-8‘）
for line in inputs:
    line_seg = seg_sentence（line）  # 这里的返回值是字符串
    outputs.write（line_seg + ‘\n‘）
outputs.close（）
inputs.close（）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件       15267  2018-04-10 17:44  stopwords.txt
     文件        1150  2018-05-16 22:04  topic_model1.py
     文件         946  2018-05-16 14:45  quting.py