lda主题模型分析过程（lda主题模型困惑度）

计算

的

和一致性，可以使用gensim库中的CoherenceModel方法。下面是一个示例代码：

 python from gensim.models import Lda Model from gensim.corpora import Dictionary from gensim.models.coherencemodel import CoherenceModel  # 加载语料和字典 corpus = ... dictionary = Dictionary.load('dictionary.dict')  # 训练 LDA 模型  lda _model = Lda Model(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)  # 计算 困惑度 p erp lex ity = lda _model.log_p erp lex ity (corpus)  # 计算一致性 coherence_model_ lda = CoherenceModel(model= lda _model, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v') coherence_score = coherence_model_ lda .get_coherence() 

上面的代码中，我们首先加载语料和字典，然后使用这些

据训练

模型。接着，我们使用

模型的log_p

方法计算

。最后，我们使用CoherenceModel方法计算一致性得分。

需要注意的是，计算一致性时需要提供原始文本

据，而不是仅仅提供语料和字典。因此，在使用CoherenceModel方法时，需要将原始文本

据作为texts参

传递进去。

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