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在使用pyLDAvis.sklearn.prepare可视化 LDA 主题模型时，我遇到了以下错误消息：

作为 a传入dtm会引发类似的错误：pyLDAvis.sklearn.preparepd.DataFrame

为什么会出现此错误消息？

我正在尝试pyldavis使用该命令在 conda env 中安装，conda install -c conda-forge pyldavis但出现以下错误：

ERROR conda.core.link:_execute(700): An error occurred while installing package 'conda-forge::openssl-1.1.1d-hfa6e2cd_0'

[Errno 13] Permission denied: 'C:\<Path>\Library\bin\libssl-1_1-x64.dll'

如何.txt在 LDA 模型中动态传递用户给出的文档？我已经尝试了下面的代码，但它不能给出正确的文档主题。我的主题.txt与体育有关，因此应将主题名称命名为体育。它给出的输出为：

当我们使用 pyLDAvis 可视化 LDA 时，我们可以看到主题重叠。我想知道导致这个话题重叠的词。或者我想知道主题气泡交叉处的单词。任何指导表示赞赏。

我使用 PyLDAvis 可视化 LDiA 模型输出，通过玩 lambda，我发现为每个主题选择的关键字在特定 lambda 值下比其他关键字更容易解释。我想知道是否有一种简单的方法可以在每个主题的特定 lambda 值下输出关键词。目前我只能直接从经过训练的 LDiA 模型中输出关键字，该模型不涉及 lambda，而且经常选择的热门关键字对于特定主题的解释性不是很好。

如下使用pyLDAvis包时，在我的jupyter笔记本中，

生成的绘图自动调整我的 jupyter 笔记本的宽度，使所有其他单元格与边界重叠 - 我尝试过：

没有运气，以及

花一些时间搜索文档......似乎没有任何关于这就是文档的内容，之前有没有人研究过代码并可以指出我正确的方向？

似乎没有任何其他帖子，但检查了版本等......没有运气

重叠的图像如下所示：

：

需要有关要在 pyLDAvis 中显示的主要组件的帮助。它默认显示 PC1 和 PC2，但是我也有兴趣探索其他组件。

我参考了此文档，但指定的选项plot_opts={'xlab': 'PC1', 'ylab': 'PC2'}仅更改绘图标签。

我正在通过 gensim 使用 pyLDAvis：

我有一个数据集，其中有多个文本类型的列（150+），我希望能够可视化所有这些列之间的常用词，以及它们自己的单独词。我尝试使用 matplotlib 的 venn-diagram 图，但它们仅限于 3 组。

我很想知道 - 有没有一种方法可以将我的所有列的 pyLDAVIs 图绘制为维恩图左侧的集合，以及右侧的词汇表（756 个单词）？

或者也许还有另一种方式来绘制多个词云并显示它们的交叉点？

非常感激。

我正在使用 pyLDAvis 在 Python 中编写一个文本分析脚本，并且我正在尝试将其中一个输出清理为更清晰、更易于阅读的内容。返回 4 个主题的前 5 个重要单词的函数是一个如下所示的列表：

理想情况下，我想把它变成一个数据框，其中第一行包含每个主题的第一个单词，以及相应的分数，列代表单词及其分数，即：

r1col1 是“de”，r1col2 是 0.008，r1col3 是“sas”，r1col4 是 0.009，等等。

有没有办法提取列表的内容并在给定格式的情况下分离值？

我正在用 Python 进行 LDA 主题建模，以下是我的可视化代码：

我正在寻找一种将主题间距离图图导出为 PDF 的方法，或者至少使用 matplotlib 绘制它，然后另存为 pdf，知道吗？