目录

（一）gensim.models.ldaseqmodel包

    1、基本使用方法 

    2、缩水的地方

  （二）gensim.models.wrappers.dtmmodel.DtmModel包

   1、没有c语言联调怎么使用呢？

   2、c语言运行的二进制文件作为参数

   3、基本函数的使用    

参考文献：

     

        动态主题模型（Dynamic Topic Model）是David M. Blei[1]等人对隐狄利克雷模型LDA（Latent Dirichlet Allocation）的改进。两种模型都可以进行文本的主题分析。而动态主题模型在LDA分析的基础上引入了时间维度，可以更好的建模主题在时间序列上的发展和演变。因此，动态主题模型被广泛应用于网络话题演化的分析。

        有关LDA和DTM的Python实现，网上的教程比较丰富，在此不再赘述。笔者注意到，网上很多教程在介绍gensim中动态主题模型建模的包时，经常将gensim中两个包混淆。这极容易让人产生误解，同时也会导致运行时出现奇怪的错误。因此，本文将详细梳理一下gensim中实现动态主题模型的gensim.models.ldaseqmodel包和gensim.models.wrappers.dtmmodel.DtmModel这两个包使用的方法及区别。

（一）gensim.models.ldaseqmodel包

      1、基本使用方法 

        这个包是动态主题模型的python版（论文作者分享的原始DTM是linux下c语言实现，一般用户使用时，容易产生联调错误，入门较难）。因此，在gensim的model下的ldaseqmodel包是根据原始c语言，改变为python版本的实现（功能上有缩水，后面会谈到）。因此，在该包源文件中可以看到详细的python源代码。

        其模型生成的一般形式为：    

model = ldaseqmodel.LdaSeqModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, 
                                time_slice=time_slice, 
                                num_topics=ntopics)

         其中，corpus是利用gensim.corpora包生成的BoW或TF-IDF语料库。id2word可以传递字典（语料库词典和索引构成），也可以省略，如果省略，将会按corpus自动生成。time_silce传递的是一个列表参数，代表每个时段语料数量（不是传递时间，而是不同时间范围的文本数量）。num_topics指主题数量。这个模型我在电脑上运行的时间超级长（10000多个文本，15个主题的量，也有文献说需要运行6个小时，我的大概在4-5小时），不知原因何在。

         ldaseqmodel中的函数很多，但很多都是用来模型生成的，不需要外部调用。模型生成后，主要会使用到函数如下：     

def print_topic_times(self, topic, top_terms=20):#获取每个时间片下指定主题的高概率主题词

def print_topics(self, time=0, top_terms=20):#获取指定时间下，所有主题的主题词

def print_topic(self, topic, time=0, top_terms=20):#上述两个函数的合体

def dtm_coherence(self, time):#计算指定时间，主题的一致性

       需要注意的是，里面还有一个dtm_vis函数，看名字貌似用于主题结果可视化的。其实不要被名字误导，这个函数仅仅是生成归一化后的主题文档矩阵等内容。如果要可视化，还需要进一步转换。

2、缩水的地方

        请注意看其源代码中的这一段注释。注释中明确说明下一步准备实现的功能是（DIM，Document Influence Model）。这个是Blei另一篇论文的研究[2]。在c语言版本中有，但是大牛给迁移为python版时，还没顾上实现呢。真是够皮的，既然这么牛，干啥不一劳永逸的实现了。写着写着还撂挑子（在阅读源代码时，会看到一些奇怪的判断，是为DIM实现留接口，只是不知道原作者还记得这个事情不）。因此，如果想利用DTM分析文档在主题演化中重要程度的，用这个版本无法实现，如何实现，请看下篇。

TODO: The next steps to take this forward would be:

#. Include DIM mode. Most of the infrastructure for this is in place.
#. See if LdaPost can be replaced by LdaModel completely without breaking anything.
#. Heavy lifting going on in the Sslm class - efforts can be made to cythonise mathematical methods, in particular,
   update_obs and the optimization takes a lot time.
#. Try and make it distributed, especially around the E and M step.
#. Remove all C/C++ coding style/syntax.

继续阅读，请参阅gensim中动态主题模型（DTM）两种实现方法（二）

参考文献：

[1]Blei D M , Lafferty J D . Dynamic Topic Models[C]// Machine Learning, Proceedings of the Twenty-Third International Conference (ICML 2006), Pittsburgh, Pennsylvania, USA, June 25-29, 2006. 2006.

[2]Gerrish S, Blei D M. A Language-based Approach to Measuring Scholarly Impact[C]. international conference on machine learning, 2010: 375-382.