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我知道使用 scikit learn 我可以使用，

这段代码。但是我怎么能用 gensim 做到这一点？

我正在做一个项目，我想使用潜在狄利克雷分配来从大量文章中提取主题。

我的代码是这样的：

我还尝试以 3 种不同的方式使用 LdaMulticore：

每次我得到这个错误：

有任何想法吗？

先感谢您。

word2vec是 Google 的开源工具：

• 对于每个单词，它提供一个浮点值向量，它们究竟代表什么？

• 还有一篇关于段落向量的论文，任何人都可以解释他们如何使用 word2vec 来获得段落的固定长度向量。

Scikit-learn是一个需要这些依赖的机器学习库，http ://scikit-learn.org/stable/install.html ：

在用户可以：

并且gensim不需要额外的依赖项，http://radimrehurek.com/gensim/install.html并且只需执行以下操作：

我有我setup.py的scikit，它的依赖项和gensim来自https://github.com/alvations/pywsd/blob/master/setup.py：

如何添加scikit-learn和gensim到我的setup.py?

I am using the Gensim Python package to learn a neural language model, and I know that you can provide a training corpus to learn the model. However, there already exist many precomputed word vectors available in text format (e.g. http://www-nlp.stanford.edu/projects/glove/). Is there some way to initialize a Gensim Word2Vec model that just makes use of some precomputed vectors, rather than having to learn the vectors from scratch?

Thanks!

在 LDA 模型中，这是我认为使用现有模型推断新文档的两种方法。这两种方法有什么区别？

我想知道当我们在 gensim 中使用 LDA 推理文档时，它是要使用的 TFIDF 语料库还是只是要使用的语料库

这是一个例子

我已经有一个 tf-idf 矩阵，其中包含术语行和文档列。现在我想用给定的术语文档矩阵训练一个 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. 有什么建议么？谢谢你。

我的术语文档矩阵采用 numpy 矩阵格式，并且我有一个字典来表示术语文档矩阵的。

有什么方法可以轻松地将这两个传递到 Gensim 的 LDA 模型中？

我可以以某种方式将其传递给 gensim.models.ldamodel.LDA 吗？

我通过多种方式无法成功安装gensim。对于我是一名编码大一新生，我很难理解以下信息。

感谢帮助！