python-3.x - 从一些外部 tf-idf 矩阵和术语列表中使用 gensim 训练 LDA 模型

Question

我已经有了一个 tf-idf 矩阵，其中行表示术语，列表示文档。现在我想用给定的术语文档矩阵训练 LDA 模型。第一步似乎是使用 gensim.matutils.Dense2Corpus 将矩阵转换为语料库格式。但是如何构造id2word参数呢？我有术语列表 (#terms==#rows)，但我不知道字典的格式，所以我无法从 gensim.corpora.Dictionary.load_from_text 等函数构建字典。有什么建议么？谢谢。

Answer 1

id2word 必须将每个 id(整数)映射到 term(字符串)。

也就是说，它必须支持id2word[123] == 'koala'。

普通的 Python dict 是最简单的选择。