LDA调用gensim和sklearn

LDA主题模型在gensim和sklearn中的调用方式有所不同。

在gensim中，可以使用gensim包提供的LdaModel类来训练LDA主题模型。该类提供了fit方法来拟合模型并进行训练。使用gensim训练得到的LDA模型可以很好地处理gensim的corpus数据格式，但无法直接被sklearn识别。

而在sklearn中，可以使用sklearn包提供的LatentDirichletAllocation类来训练LDA主题模型。该类提供了fit方法来进行模型拟合和训练。使用sklearn训练得到的LDA模型对于sklearn要求的向量表示形式是符合的。

为了解决这个问题，可以使用gensim-sklearn-wrapper工具包。这个工具包提供了gensim和sklearn的接口之间的封装，使得可以轻松地在sklearn的Pipeline和GridSearchCV类中使用gensim包提供的LDA模型。通过这种方式，可以在sklearn中调用gensim的LDA模型并进行训练。

综上所述，如果要使用gensim训练LDA主题模型，并且需要与sklearn进行交互，可以使用gensim-sklearn-wrapper工具包来实现。