In [3]:

    

from gensim.models import AuthorTopicModel

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


    

In [4]:

    

for topic in model.show_topics(num_topics=100):
    words = ''
    for word, prob in model.show_topic(topic[0]):
        words += word + ' '
    print('Words: ' + words)
    print()


    

    




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Words: lanzó excélsiortv excélsior excélsiorinforma excélsiorinforma_excélsiortv disculpas stan_lee ética oficina normalistas 

In [ ]:

    




    

In [3]:

    

%%time
from sklearn.manifold import TSNE
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
smallest_author = 0  # Ignore authors with documents less than this.
authors = [model.author2id[a] for a in model.author2id.keys() if len(model.author2doc[a]) >= smallest_author]
_ = tsne.fit_transform(model.state.gamma[authors, :])  # Result stored in tsne.embedding_


    

    




Wall time: 1.45 s

In [4]:

    

from bokeh.io import output_notebook
output_notebook()


    

    






    

        
        Loading BokehJS ...
    






    

In [5]:

    

from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.plotting import figure, show, ColumnDataSource

x = tsne.embedding_[:, 0]
y = tsne.embedding_[:, 1]
author_names = [model.id2author[a] for a in authors]

scale = 0.01
author_sizes = [len(model.author2doc[a]) for a in author_names]
radii = [size * scale for size in author_sizes]

source = ColumnDataSource(
        data=dict(
            x=x,
            y=y,
            author_names=author_names,
            author_sizes=author_sizes,
            radii=radii,
        )
    )

hover = HoverTool(
        tooltips=[
        ("author", "@author_names"),
        ("size", "@author_sizes"),
        ]
    )

p = figure(tools=[hover, 'crosshair,pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,save,lasso_select'])
p.scatter('x', 'y', radius='radii', source=source, fill_alpha=0.6, line_color=None)
show(p)


    

In [6]:

    

from gensim.similarities import MatrixSimilarity


index = MatrixSimilarity(model[list(model.id2author.values())])


    

In [7]:

    

from gensim import matutils
import pandas as pd


author_vecs = [model.get_author_topics(author) for author in model.id2author.values()]

def similarity(vec1, vec2):
    dist = matutils.hellinger(matutils.sparse2full(vec1, model.num_topics), \
                              matutils.sparse2full(vec2, model.num_topics))
    sim = 1.0 / (1.0 + dist)
    return sim

def get_sims(vec):
    sims = [similarity(vec, vec2) for vec2 in author_vecs]
    return sims

def get_table(name, top_n=10, smallest_author=1):
    sims = get_sims(model.get_author_topics(name))


    table = []
    for elem in enumerate(sims):
        author_name = model.id2author[elem[0]]
        sim = elem[1]
        author_size = len(model.author2doc[author_name])
        if author_size >= smallest_author:
            table.append((author_name, sim, author_size))
            

    df = pd.DataFrame(table, columns=['Author', 'Score', 'Size'])
    df = df.sort_values('Score', ascending=False)[:top_n]
    
    return df


    

In [8]:

    

get_table('caudillomx')


    

    
Out[8]:







  

    

      

      
Author
      
Score
      
Size
    
  
  

    

      
87
      
caudillomx
      
1.000000
      
8
    
    

      
28
      
FedericoArreola
      
0.993058
      
89
    
    

      
85
      
carloselizondom
      
0.989338
      
50
    
    

      
7
      
AztecaNoticias
      
0.938794
      
69
    
    

      
82
      
arturoangel20
      
0.927304
      
136
    
    

      
117
      
leozuckermann
      
0.924208
      
15
    
    

      
13
      
DeniseDresserG
      
0.918693
      
54
    
    

      
0
      
ADNPolitico
      
0.903563
      
420
    
    

      
63
      
SalCamarena
      
0.890209
      
37
    
    

      
78
      
almorenoal
      
0.889025
      
25
    
  

In [ ]: