Ce script est un exemple d'implémentation d'un modèle de Topics LDA pour l'analyse de texte.
Import de Bibliothèques : Le script commence par l'importation des bibliothèques nécessaires telles que os, pandas, pyLDAvis, gensim
Un tableau de plusieurs colonnes : lemme;pos
- remove_rows_containing_strings : Supprime les lignes contenant des chaînes de caractères spécifiques dans une colonne donnée d'un DataFrame.
- tokenize_corpus : Tokenise un corpus de texte en utilisant Gensim.
- create_segments : Crée des segments de tailles identiques à partir des données d'un DataFrame.
- train_lda_model : Entraîne un modèle de sujets LDA sur des segments tokenisés.
- remove_stopwords : Supprime les stopwords d'un texte donné.
- load_stopwords : Charge une liste de stopwords à partir d'un fichier.
- visualize_lda_model : Visualise un modèle LDA avec PyLDAvis et enregistre la visualisation dans un fichier HTML.
- save_corpus_and_dictionary : Enregistre le corpus et le dictionnaire Gensim dans des fichiers distincts.
La fonction principale du script, main(), exécute le flux principal du programme. Elle effectue les étapes suivantes :
- Lecture d'un fichier CSV contenant des données textuelles.
- Suppression des lignes contenant des termes spécifiques.
- Création de segments à partir des données.
- Chargement des stopwords depuis un fichier et suppression des stopwords des segments tokenisés.
- Entraînement d'un modèle LDA sur les segments tokenisés.
- Sauvegarde du corpus et du dictionnaire Gensim.
- Visualisation du modèle LDA et enregistrement de la visualisation dans un fichier HTML.