MATLAB LDA主题建模工具包：自动语义主题发现与分析

资 源 简 介

本MATLAB工具包实现了完整的潜在狄利克雷分布(LDA)算法，能够从文本数据中自动提取语义主题结构。支持文档-主题分布和主题-词分布的双重估计，提供主题可视化界面和主题一致性评估功能。适用于文本挖掘、语义分析和文档分类研究。

详 情 说 明

基于LDA模型的语义主题分布自动估算工具包

项目介绍

本项目实现了一个完整的潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型工具包，专门用于从文本数据中自动提取隐藏的语义主题结构。通过优化的吉布斯采样算法，系统能够高效地估计文档-主题分布和主题-词分布，并提供了主题质量评估和可视化功能，为文本挖掘和语义分析提供可靠的技术支持。

功能特性

• 完整的LDA算法实现：基于吉布斯采样的概率主题模型参数估计
• 双重分布估计：同时输出文档-主题概率分布矩阵和主题-词概率分布矩阵
• 主题一致性评估：自动计算主题一致性指标，评估主题质量
• 优化计算效率：对吉布斯采样算法进行专门优化，平衡准确率与计算性能
• 灵活参数设置：支持自定义主题数量K和超参数α、β
• 可视化支持：可生成主题分布可视化图表
• 多格式输入支持：兼容.txt和.csv格式的文本语料库输入

使用方法

输入要求

• 文本语料库：.txt或.csv格式的原始文本数据
• 预处理词袋模型：词频矩阵（可选，可直接从原始文本处理）
• 主题数量K：用户自定义的主题个数
• 超参数设置：α和β值（提供默认值选项）

输出结果

• 文档-主题概率分布矩阵（N×K维度）
• 主题-词概率分布矩阵（K×V维度）
• 各主题的关键词列表及对应权重
• 主题一致性评分分析报告
• 主题分布可视化图形（可选输出）

基本操作流程

1. 准备输入文本数据或词袋模型
2. 设置主题数量K和超参数
3. 运行主程序进行LDA建模
4. 查看输出分布矩阵和关键词
5. 分析主题一致性评估结果
6. 生成可视化图表（如需要）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 建议内存4GB以上（处理大规模语料时推荐8GB）
• 支持的操作系统：Windows 7+/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的LDA主题建模流程，包括数据读取与预处理、吉布斯采样算法执行、主题分布参数估计、模型结果输出以及可视化图表生成等核心功能。该文件整合了词袋模型构建、迭代采样优化、概率矩阵计算和主题质量评估等关键模块，为用户提供一站式的主题分析解决方案。