我希望使用 LDA 将每个文档分配给一个主题。现在我意识到你得到的是来自 LDA 的主题分布。然而，正如您从下面的最后一行中看到的那样，我将其分配给了最可能的主题。
我的问题是这样的。我必须第二次运行 lda[corpus] 才能获得这些主题。是否有其他一些内置的 gensim 函数可以直接给我这个主题分配向量？特别是因为 LDA 算法已经遍历了文档，它可能已经保存了这些主题分配？
# Get the Dictionary and BoW of the corpus after some stemming/ cleansing
texts = [[stem(word) for word in document.split() if word not in STOPWORDS] for document in cleanDF.text.values]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
dictionary.filter_extremes(no_below=5, no_above=0.9)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# The actual LDA component
lda = models.LdaMulticore(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=30, chunksize=10000, passes=10,workers=4)
# Assign each document to most prevalent topic
lda_topic_assignment = [max(p,key=lambda item: item[1]) for p in lda[corpus]]
最佳答案
没有其他内置的 Gensim 函数可以直接给出主题分配向量。
您的问题是有效的，LDA 算法已通过文档，但 LDA 的实现正在通过更新 block 中的模型(基于 chunksize 参数的值)工作，因此它不会保留整个内存中的语料库。
因此你必须使用 lda[corpus] 或使用方法 lda.get_document_topics()
关于Gensim LDA 主题分配，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39969919/