安装有导向的LDA（Latent Dirichlet Allocation）包可以使用以下步骤：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 使用包管理器安装Python依赖项：gensim和numpy。例如，在终端中使用pip安装这些依赖项：

pip install gensim numpy

3. 下载并安装lda2vec包。在终端中使用以下命令：

git clone https://github.com/cemoody/lda2vec.git
cd lda2vec
pip install -r requirements.txt
python setup.py install

4. 使用导向的LDA包。在以下示例代码中，我们将使用lda2vec包：

import numpy as np
from lda2vec import preprocess, Corpus

# 读取和预处理文本数据
texts = ['I like to play football', 'I prefer basketball over football']
tokens, vocab = preprocess.tokenize(texts)

# 创建语料库对象
corpus = Corpus()

# 使用语料库对象构建词汇表和文档-词矩阵
corpus.fit(tokens, window=5)

# 训练导向的LDA模型
model = lda2vec.LDA2Vec(n_topics=10, n_iter=1000, random_state=42)
model.fit(corpus.matrix, epochs=10)

# 获取主题-单词分布
topic_word = model.topic_word_

# 获取文档-主题分布
doc_topic = model.doc_topic_

# 打印一些示例结果
for i in range(10):
    top_words = np.argsort(topic_word[i])[::-1][:5]
    top_words = [vocab[word] for word in top_words]
    print(f"Topic {i}: {top_words}")

请注意，以上示例代码仅用于说明如何安装和使用导向的LDA包，实际使用时可能需要根据具体情况进行修改和适配。