Gensim中的主題模型包括三種，分別是LDA (Latent Dirichlet Allocation) 主題模型、加入了作者因素的作者主題模型 (Author-Topic Model, ATM) 和加入了時間因素的動態主題模型 (Dynamic Topic Models, DTM) 。

作者主題模型（ATM）的輸入除了分詞後的文章內容，還包括作者和文章的對應關系；模型的輸出為每位作者對於每個主題（主題數n可以自己設定）的傾向度。

LDA主題模型在許多研究中都已廣泛應用，在網上也有相當多的程序資料，但ATM模型的相關代碼資料卻不甚完整，在前段時間比賽查找資料的過程中也遇到了一些困擾，後來看了英文的官方文檔才得以解決。因此本文介紹Gensim包中ATM模型完整實現的過程，完整代碼附在最後。

目錄

1. ATM模型原理

2. Author-Topic Model的英文文檔

3. Python調用Gensim的實現過程

3.1 導入相關包

3.2 准備數據

3.3 文本向量化

3.4 模型訓練

3.5 模型結果輸出 

3.6 模型保存和載入

4. 完整實現

1. ATM模型原理

Author Topic Model解析_chinaliping的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/chinaliping/article/details/9299953

Author Topic Model[ATM理解及公式推導]_HFUT_qianyang的博客-CSDN博客參考論文Modeling documents with topicsModeling authors with wordsThe author-topic modelGibbs sampling algorithms詳細經典LDA模型目標分布及參數Author Model目標分布及參數Author-topic model目標分布及參數本文作者：合肥工業大學 管理學院 錢洋 email：https://qianyang-hfut.blog.csdn.net/article/details/54407099

2. Author-Topic Model的英文文檔

models.atmodel – Author-topic models — gensim (radimrehurek.com)https://radimrehurek.com/gensim/models/atmodel.html

3. Python調用Gensim的實現過程

3.1 導入相關包

from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models import AuthorTopicModel

3.2 准備數據

ATM模型需要的數據主要包括：

1. 每篇文章的分詞列表
2. 每篇文章的作者列表（相比LDA模型需要額外准備的數據）
3. 作者與文章（下標）的對應關系（通過轉換得到）

# 這裡是使用pandas的DataFrame來讀取csv表格中的數據，其中包含分詞、作者等信息。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
# 數據中的“分詞”列是用空格分隔的詞語，如果數據沒有分詞，還需要使用jieba等分詞工具進行分詞
df['分詞'] = df['分詞'].map(lambda x: x.split()) # 用split還原成列表
data = df['分詞'].values.tolist() # 每篇文章的分詞列表，每個內層列表包含一篇文章的內容
# 示例：[['我', '喜歡', '貓'], ['他', '喜歡', '狗'], ['我們', '喜歡', '動物']]
author = df['作者'].values.tolist() # 每篇文章的作者列表
# 示例：['作者1', '作者2', '作者1']
# 將作者和文章的對應關系轉換為模型需要的格式
author2doc = {}
for idx, au in enumerate(author):
if au in author2doc.keys():
author2doc[au].append(idx)
else:
author2doc[au] = [idx]
# 轉換後示例：{'作者1': [0, 2], '作者2': [1]}

3.3 文本向量化

這裡采用的是詞袋模型，將每一篇文章轉換為BOW (Bag of words) 向量，可以用filter_n_most_frequent()過濾高頻詞。

dictionary = Dictionary(data)
dictionary.filter_n_most_frequent(50) # 過濾最高頻的50個詞
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in data]

3.4 模型訓練

訓練ATM模型，如果數據量較大可能需要比較久的時間，其中num_topics參數可以設定目標的主題個數，這裡為10。

atm = AuthorTopicModel(corpus, num_topics=10, author2doc=author2doc, id2word=dictionary)

3.5 模型結果輸出 

獲取每個主題的主題詞及其權重，其中num_words參數可以控制每個主題輸出的主題詞數量。

atm.print_topics(num_words=20)

獲取某位作者的主題分布

atm.get_author_topics('作者1')

每位作者的主題分布

author_topics = {au: atm.get_author_topics(au) for au in set(author)}

3.6 模型保存和載入

保存模型訓練結果，需要注意的是模型文件不止一個，載入時也需要保持完整，不可刪除。

atm.save('atm.model')

載入模型

atm = AuthorTopicModel.load('atm.model')

4. 完整實現

from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models import AuthorTopicModel
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
# 數據中的“分詞”列是用空格分隔的詞語，如果數據沒有分詞，還需要使用jieba等分詞工具進行分詞
df['分詞'] = df['分詞'].map(lambda x: x.split()) # 用split還原成列表
data = df['分詞'].values.tolist() # 每篇文章的分詞列表
author = df['作者'].values.tolist() # 每篇文章的作者列表
# 將作者和文章的對應關系轉換為模型需要的格式
author2doc = {}
for idx, au in enumerate(author):
if au in author2doc.keys():
author2doc[au].append(idx)
else:
author2doc[au] = [idx]
# 文本向量化
dictionary = Dictionary(data)
dictionary.filter_n_most_frequent(50) # 過濾最高頻的50個詞
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in data]
atm = AuthorTopicModel(corpus, num_topics=10, author2doc=author2doc, id2word=dictionary)
atm.print_topics(num_words=20) # 打印每個主題前20個主題詞
author_topics = {au: atm.get_author_topics(au) for au in set(author)} # 作者主題分布
atm.save('atm.model') # 保存模型