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我正在使用 pyLDAvis 和 gensim.models.LdaMulticore 进行主题建模。我总共有10个主题。当我使用 pyLDAvis 可视化结果时，有一个名为 lambda 的栏，其解释是：“滑动以调整相关性指标”。我有兴趣分别为 lambda = 0.1 提取每个主题的单词列表。我找不到在文档中调整 lambda 以提取关键字的方法。

我正在使用这些行：

if 1 == 1:
    LDAvis_prepared = pyLDAvis.gensim_models.prepare(lda_model, corpus, id2word, lambda_step=0.1)
LDAvis_prepared.topic_info

这些是结果：

   Term     Freq        Total       Category logprob loglift
321 ra      2336.000000 2336.000000 Default 30.0000 30.0000
146 may     1741.000000 1741.000000 Default 29.0000 29.0000
66  doctor  1310.000000 1310.000000 Default 28.0000 28.0000

首先，这些结果与我在可视化中使用 0.1 的 lambda 观察到的结果无关。其次，我看不到按主题分开的结果。

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您可能想阅读这个 github 页面： https ://nicharuc.github.io/topic_modeling/

根据这个例子，你的代码可能是这样的：

lambd = 0.6 # a specific relevance metric value

all_topics = {}
num_topics = lda_model.num_topics
num_terms = 10 

for i in range(1,num_topics): 
    topic = LDAvis_prepared.topic_info[LDAvis_prepared.topic_info.Category == 'Topic'+str(i)].copy()
    topic['relevance'] = topic['loglift']*(1-lambd)+topic['logprob']*lambd
    all_topics['Topic '+str(i)] = topic.sort_values(by='relevance', ascending=False).Term[:num_terms].values
pd.DataFrame(all_topics).T
于 2021-11-24T10:43:51.167 回答