Metadata-Version: 2.1
Name: pyunit-topicmodel
Version: 1.0.1
Summary: 主题识别模型
Home-page: https://github.com/pyunits/pyunits-topicmodel
Author: 张伟
Author-email: jtyoui@qq.com
License: MIT Licence
Platform: any
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE

# pyTopicModel

使用Gensim框架，根据摘要（abstract）和标题（title）来实现主题算法

## 1、下载

    pip install pyunit-topicmodel

## 2、使用

```text
> topic -h
usage: 主题模型

输入主题模型需要的参数

positional arguments:
  {train,predict}  选择程序模式

optional arguments:
  -h, --help       show this help message and exit
  -d D             保存结果的文件夹

训练:
  训练模型参数

  -p P             加载分析的数据路径
  -a A             摘要列名
  -t T             标题列名
  -r R R           主题数取值范围：至少是1

预测:
  预测模型参数

  -k K             预测主题数
```

### 3、训练模型

    topic train -p 专利-医学其他领域.xlsx -a abo -t tio -d data -r 10 67

### 4、预测LDA

    topic predict -d data -k 40

