首先是讀取資料集，並將csv中ExtractedBodyText為空的給去除掉

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()

對於這些郵件資訊，並不是所有的詞都是有意義的，也就是先要去除掉一些噪聲資料：

def clean_email_text(text):
    text = text.replace('\n'," ") #新行，我們是不需要的
    text = re.sub(r"-", " ", text) #把 "-" 的兩個單詞，分開。（比如：july-edu ==> july edu）
    text = re.sub(r"\d+/\d+/\d+", "", text) #日期，對主體模型沒什麼意義
    text = re.sub(r"[0-2]?[0-9]:[0-6][0-9]", "", text) #時間，沒意義
    text = re.sub(r"[\w]+@[\.\w]+", "", text) #郵件地址，沒意義
    text = re.sub(r"/[a-zA-Z]*[:\//\]*[A-Za-z0-9\-_]+\.+[A-Za-z0-9\.\/%&=\?\-_]+/i", "", text) #網址，沒意義
    pure_text = ''
    # 以防還有其他特殊字元（數字）等等，我們直接把他們loop一遍，過濾掉
    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元後落單的單詞，直接排除。
    # 我們就只剩下有意義的單詞了。
    text = ' '.join(word for word in pure_text.split() if len(word)>1)
    return text

然後取出ExtractedBodyText的那一列，對每一行email進行噪聲過濾，並返回一個物件：

docs = df['ExtractedBodyText']
docs = docs.apply(lambda s: clean_email_text(s))  

然後我們呢把裡面的email提取出來：

doclist=docs.values

接下來，我們使用gensim庫來進行LDA模型的構建，gensim可用指令pip install -U gensim安裝。但是，要注意輸入到模型中的資料的格式。例如：將[[一條郵件字串]，[另一條郵件字串], ...]轉換成[[一，條，郵件，在，這裡],[第，二，條，郵件，在，這裡],[今天，天氣，腫麼，樣],...]。對於英文的分詞，只需要對空白處分割即可。同時，有些詞語（不同於噪聲）是沒有意義的，我們要過濾掉那些沒有意義的詞語，這裡簡單的寫一個停止詞列表：

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']

然後我們將輸入轉換成gensim所需的格式，並過濾掉停用詞：

texts = [[word for word in doc.lower().split() if word not in stoplist] for doc in doclist]

再將這所有的單詞放入到一個詞袋中，把每個單詞用一個數字index指代：

from gensim import corpora, models, similarities
import gensim
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

再分別統計每一篇email中每個詞語在這個詞袋中出現的次數，並返回一個列表：

corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

 這個列表告訴我們，第14（從0開始是第一）個郵件中，一共6個有意義的單詞（經過我們的文字預處理，並去除了停止詞後）其中，51號單詞出現1次，505號單詞出現1次，以此類推。。。

最後，就可以開始構建我們的模型了：

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個主題最常用的單詞，接下來，我們看下所有的主題：

for i in lda.print_topics(num_topics=20, num_words=5):
    print(i)

 我們再看下第一篇email屬於哪一個主題：

print(lda.get_document_topics(corpus[0]))

 屬於第四個主題的概率是0.95

相關程式碼和資料：連結: https://pan.baidu.com/s/1sl1I5IeQFDHjVwf2a0C89g 提取碼: xqqf&n