问题标签 [pyldavis]

当我尝试运行时出现此错误

vis = pyLDAvis.gensim.prepare(lda_model, corpus, dictionary=lda_model.id2word)

vis.

我正在尝试通过 pyLDAvis 可视化一些数据。我的代码看起来像这样

wheredescriptions_lem_stop_sense_grams是单词列表的列表。

最后一段代码显示错误：

谢谢！

我们已经按照步骤使用 pyLDAVIs (Python) 进行了 lda 可视化，它似乎工作正常。但是在左侧（主题间距离图（通过多维缩放）），我们只能看到 7 个主题，尽管我们有 20 个。有一个“肿块”，其他主题似乎已经聚集在一起，但我们不知道为什么. 这也意味着对于这 13 个（“聚集”的），我们看不到所选主题（红色条）内是否存在重叠或估计的词频。

有谁知道为什么会这样，我们可能做错了什么？

谢谢！

我正在使用主题建模并使用 Gensim 和 pyLDAvis 分析文本。我想创建一个包含多个 pyLDAvis 交互式图表的 zip 文件（具有不同主题数量的主题模型，例如，一个具有 8 个主题的主题模型，一个具有 10 个主题的主题模型等）与同事分享。不太熟悉使用 zip 文件或 html 文件，因此我们将不胜感激。

到目前为止，我已经尝试过：

但是当我尝试访问 zip 文件夹时，我得到访问被拒绝。

有没有人有办法解决吗？谢谢。

我尝试使用 gensim 为 20000 条记录生成主题。在尝试可视化主题时，我收到验证错误。我可以在模型训练后打印主题，但不能使用 pyLDAvis。

我得到了错误：

一切都很好，比如清理数据集、构建模型等。

但是当我执行 pyLDAvis.gensim.prepare (2.1.2) 时，它会重置 jupyter notebook 并执行以下单元格只会显示"name * not defined"

查看运行索引（单元格旁边的数字），该数字刚刚重置为 1。

知道为什么会这样吗？

我是 LDA 建模的新手，并设法在 LDAvis 中为某些文档绘制主题，但注意到图的轴上有 PCA 1 和 PCA 2，它们是什么，我如何找出它们在我的文档中的内容？

我正在尝试为 Altair 中的主题建模重新创建经典的 pyLDAvis 可视化。

在过滤方面我遇到了障碍。在 pyLDAvis 图表中，散点图中的空白选择在右侧图表中显示所谓的“默认”主题，该主题仅显示语料库中每个单词的总频率。

另一方面，如果您在散点图中进行选择，则条形图将被过滤，以便显示选择的总计，覆盖在总体总计上，如下所示：

我可以接近这一点，但正如您在下面看到的，有（至少）两个不同之处：

• 当没有选择时，我的过滤条形图会显示所有段，并且，
• 选择时只显示一个主题（即没有叠加）

有谁知道我如何根据上述问题更接近？也就是说，我只想在没有选择时显示总数，并在单击某个点时将选择与总数重叠。

可重现的 Altair 代码如下：

我正在尝试在 Altair 中重新创建 pyLDAvis 图表。我有一个 VL 规范，其中有很多转换，但我无法将其转换为 Altair。所有的功劳都在这里和这里帮助我走到了这一步。

我想我已经接近了，但我收到以下错误：

最后，我最关心的是我是否将所有transforms从 VL 到 Altair 的翻译正确。

非常感谢任何帮助，因为我认为这将是对 NLP/主题建模社区的一个很好的贡献。

我找到了不同的链接来回答这个问题，但它不起作用

• 没有名为 pyLDAvis 的模块

似乎是什么问题？从点冻结：

来自代码：

错误：