首先是读取数据集，并将csv中ExtractedBodyText为空的给去除掉
import pandas as pd import re import os dir_path=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) data_path=dir_path+"/Database/HillaryEmails.csv" df=pd.read_csv(data_path) df=df[['Id','ExtractedBodyText']].dropna()
对于这些邮件信息，并不是所有的词都是有意义的，也就是先要去除掉一些噪声数据：
def clean_email_text(text):
text = text.replace('\n'," ") #新行，我们是不需要的
text = re.sub(r"-", " ", text) #把 "-" 的两个单词，分开。（比如：july-edu ==> july edu）
text = re.sub(r"\d+/\d+/\d+", "", text) #日期，对主体模型没什么意义
text = re.sub(r"[0-2]?[0-9]:[0-6][0-9]", "", text) #时间，没意义
text = re.sub(r"[\w]+@[\.\w]+", "", text) #邮件地址，没意义
text = re.sub(r"/[a-zA-Z]*[:\//\]*[A-Za-z0-9\-_]+\.+[A-Za-z0-9\.\/%&=\?\-_]+/i", "", text) #网址，没意义
pure_text = ''
# 以防还有其他特殊字符（数字）等等，我们直接把他们loop一遍，过滤掉
for letter in text:
# 只留下字母和空格
if letter.isalpha() or letter==' ':
pure_text += letter
# 再把那些去除特殊字符后落单的单词，直接排除。
# 我们就只剩下有意义的单词了。
text = ' '.join(word for word in pure_text.split() if len(word)>1)
return text
然后取出ExtractedBodyText的那一列，对每一行email进行噪声过滤，并返回一个对象：
docs = df['ExtractedBodyText'] docs = docs.apply(lambda s: clean_email_text(s))
然后我们呢把里面的email提取出来：
doclist=docs.values
接下来，我们使用gensim库来进行LDA模型的构建，gensim可用指令pip install -U gensim安装。但是，要注意输入到模型中的数据的格式。例如：将[[一条邮件字符串]，[另一条邮件字符串], ...]转换成[[一，条，邮件，在，这里],[第，二，条，邮件，在，这里],[今天，天气，肿么，样],...]。对于英文的分词，只需要对空白处分割即可。同时，有些词语（不同于噪声）是没有意义的，我们要过滤掉那些没有意义的词语，这里简单的写一个停止词列表：
stoplist = ['very', 'ourselves', 'am', 'doesn', 'through', 'me', 'against', 'up', 'just', 'her', 'ours',
'couldn', 'because', 'is', 'isn', 'it', 'only', 'in', 'such', 'too', 'mustn', 'under', 'their',
'if', 'to', 'my', 'himself', 'after', 'why', 'while', 'can', 'each', 'itself', 'his', 'all', 'once',
'herself', 'more', 'our', 'they', 'hasn', 'on', 'ma', 'them', 'its', 'where', 'did', 'll', 'you',
'didn', 'nor', 'as', 'now', 'before', 'those', 'yours', 'from', 'who', 'was', 'm', 'been', 'will',
'into', 'same', 'how', 'some', 'of', 'out', 'with', 's', 'being', 't', 'mightn', 'she', 'again', 'be',
'by', 'shan', 'have', 'yourselves', 'needn', 'and', 'are', 'o', 'these', 'further', 'most', 'yourself',
'having', 'aren', 'here', 'he', 'were', 'but', 'this', 'myself', 'own', 'we', 'so', 'i', 'does', 'both',
'when', 'between', 'd', 'had', 'the', 'y', 'has', 'down', 'off', 'than', 'haven', 'whom', 'wouldn',
'should', 've', 'over', 'themselves', 'few', 'then', 'hadn', 'what', 'until', 'won', 'no', 'about',
'any', 'that', 'for', 'shouldn', 'don', 'do', 'there', 'doing', 'an', 'or', 'ain', 'hers', 'wasn',
'weren', 'above', 'a', 'at', 'your', 'theirs', 'below', 'other', 'not', 're', 'him', 'during', 'which']
然后我们将输入转换成gensim所需的格式，并过滤掉停用词：
texts = [[word for word in doc.lower().split() if word not in stoplist] for doc in doclist]
再将这所有的单词放入到一个词袋中，把每个单词用一个数字index指代：
from gensim import corpora, models, similarities import gensim dictionary = corpora.Dictionary(texts)
再分别统计每一篇email中每个词语在这个词袋中出现的次数，并返回一个列表：
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
这个列表告诉我们，第14（从0开始是第一）个邮件中，一共6个有意义的单词（经过我们的文本预处理，并去除了停止词后）其中，51号单词出现1次，505号单词出现1次，以此类推。。。
最后，就可以开始构建我们的模型了：
lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=20) print(lda.print_topic(10, topn=5))
可以看到，第11个主题最常用的单词，接下来，我们看下所有的主题：
for i in lda.print_topics(num_topics=20, num_words=5):
print(i)
我们再看下第一篇email属于哪一个主题：
print(lda.get_document_topics(corpus[0]))
属于第四个主题的概率是0.95
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