如何在gensim中获取LDA模型中的主题编号

Question

我在text_corpus上使用gensim训练了LDA模型.

>lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(text_corpus, 10)

现在,如果必须推断出新的文本文档text_sparse_vector,我必须这样做

>lda_model[text_sparse_vector]
[(0, 0.036479568280206563), (3, 0.053828073308160099), (7, 0.021936618544365804), (11, 0.017499953446152686), (15, 0.010153090454090822), (16, 0.35967516223499041), (19, 0.098570351997275749), (26, 0.068550060242800928), (27, 0.08371562828754453), (28, 0.14110945630261607), (29, 0.089938130046832571)]

但是,我如何获得每个相应主题的单词分布.例如,我如何知道16号主题的前20个单词？

类gensim.models.ldamodel.LdaModel具有名为show_topics的方法(topics = 10,topn = 10,log = False,formatted = True),但正如文档所述,它显示随机选择的主题列表.

有没有办法链接或打印我可以将推断的主题数字映射到单词分布？

Answer 1

lda.print_topic(x, topn=20) 

将为您提供主题x的前20个功能