本资源提供了一个使用Python源码实现的LDA模型对豆瓣长评论进行主题分词的示例，输出词云、主题热力图和主题-词表
本资源采用了以下技术和方法：
1. 数据预处理：使用jieba库对豆瓣评论数据进行分词和去除停用词。
2. LDA模型：使用gensim库训练LDA模型，提取主题信息。
3. 词云生成：使用wordcloud库生成词云，展示主题内的关键词。
4. 主题热力图：使用matplotlib库绘制主题热力图，展示主题之间的相关性。
5. 主题-词表：输出每个主题下的关键词，便于分析和理解。
项目功能概述：
1. 输入豆瓣评论数据，输出词云、主题热力图和主题-词表。
2. 可根据需求调整主题数量、词云大小、热力图颜色等参数。
3. 支持多种输出格式，如图片、文本等。
运行测试ok，课程设计高分资源，放心下载使用！该资源适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化、软件工程等)的在校学生、老师或者企业员工下载，适合小白学习或者实际项目借鉴参考！
当然也可作为毕业设计、课程设计、课程作业、项目初期立项演示等。如果基础还行，可以在此代码基础之上做改动以实现更多功能。
