Python文本提取及LDA模型生成示例：关键词与聚类分析
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简介：
本示例展示如何使用Python进行文本数据的抽取，并基于LDA主题模型开展关键词识别和文档聚类分析。
使用Python提取文本并生成LDA模型的例子如下：
首先，利用TfidfVectorizer将文本转化为向量，这种方法基于词频-逆文档频率（TF-IDF）来实现文本的向量化处理。如果一个词语在区分不同的文档中表现突出，则会被赋予较高的权重；反之，若某个词语在整个语料库中的出现频率都很高，则表明它对区分不同文档的作用不大，因此会获得较低的权重。
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 创建TfidfVectorizer实例
tfidf = TfidfVectorizer()
# 使用该向量化器处理数据框df中名为content_列的数据，并获取转换后的矩阵
vect_tf = tfidf.fit_transform(df[content_])
# 打印转为数组后第一个元素的长度，以查看结果
print(len(vect_tf.toarray()[0]))
```
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