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lda - 从 lda gensim 检索主题词数组和文档主题数组

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 17:18:58

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情况:

我有一个 numpy 术语文档矩阵
例如:[[0,1,0,0....],....[......0,0,0,0]]。

我已将上述矩阵插入到 gensim 的 ldamodel 方法中。并且使用 lad 方法运行良好 lda = LdaModel(corpus, num_topics=10) .corpus是我上面提到的术语文档矩阵。
我需要两个中间矩阵( 主题词数组和文档主题数组 )用于研究目的。

1) per document-topic probability matrix (p_d_t)

2) per topic-word probability matrix (p_w_t)

问题:

如何从 gensim 中获取这些数组 LdaModel()功能。？请帮助我获得这些矩阵。

最佳答案

1.Per-document 主题概率矩阵:

申请 transformation到你的语料库。

docTopicProbMat = lda[corpus]

每主题词概率矩阵:


K = lda.num_topics
topicWordProbMat = lda.print_topics(K)

关于lda - 从 lda gensim 检索主题词数组和文档主题数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25803267/

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