将tf-idf表示的向量转化成LSI表示的向量时结果为空

如果将TF-IDF表示的向量转换为LSI表示的向量时得到的结果为空，可能存在以下几种情况：

1. 数据集中文本数量较少或者文本相似度过高。当文本数量较少或者文本相似度过高时，LSI模型的效果会受到影响，因为不同的语义难以被有效地区分。这种情况下，你可以考虑使用其他模型，比如LDA（Latent Dirichlet Allocation）。

2. LSI模型的维度设置不当。LSI模型的维度设置会影响其效果，一般来说，维度设置得太低会导致信息损失，维度设置得太高会导致运算量增大。你可以尝试不同的维度设置，找到最优的维度。

3. 数据集中的文本长度不足。LSI模型是基于SVD（Singular Value Decomposition）的，而SVD需要对文本矩阵进行奇异值分解，当文本长度不足时，矩阵会变得稀疏，影响SVD的效果。你可以尝试增加文本长度或者使用其他模型。

4. 数据预处理不当。在将数据转化为LSI表示时，预处理步骤非常重要，比如去除停用词、词干化、去噪等。如果预处理不当，会导致文本向量的质量下降，影响LSI模型的效果。

你可以逐一排除以上可能性，找到造成结果为空的原因，并进行相应的调整。