pyldavis.gensim.prepare 参数
时间: 2024-05-30 20:12:41 浏览: 97
pyLDAvis.gensim.prepare 函数有以下参数:
- `topic_model`:必需,已训练的主题模型对象,需要是 Gensim 中的 LDA 模型对象。
- `corpus`:必需,语料库,需要是 Gensim 中的语料库对象。
- `dictionary`:必需,词典,需要是 Gensim 中的词典对象。
- `doc_topic_dist`:可选,文档主题分布,需要是 Numpy 数组或 Pandas 数据框的形式,表示每个文档的主题分布。如果没有提供,则将从 `topic_model` 中计算出来。
- `vocab`:可选,词汇表,需要是列表或 Pandas 数据框的形式,表示语料库中的所有词汇。如果没有提供,则将从 `dictionary` 中计算出来。
- `term_frequency`:可选,词频,需要是列表或 Pandas 数据框的形式,表示语料库中每个词汇的出现次数。如果没有提供,则将从 `corpus` 和 `dictionary` 中计算出来。
- `sort_topics`:可选,布尔类型,表示是否对主题按照其重要性进行排序,默认为 True。
- `mds`:可选,字符串,表示要使用的 MDS 算法,默认为 `pcoa`。可选值为 `pcoa` 和 `tsne`。
- `**kwargs`:可选,其他参数,用于传递给 `pyLDAvis.prepare()` 函数。
相关问题
import pyLDAvis.gensim pyLDAvis.enable_notebook() dataLDA = pyLDAvis.gensim.prepare(lda, corpus, dictionary) dataLDA报错: prepare() missing 1 required positional argument: 'dictionary'
这个错误是因为 `pyLDAvis.gensim.prepare()` 函数需要传入三个参数:`lda`、`corpus` 和 `dictionary`,但你只传了两个参数,导致缺少了 `dictionary` 参数。
你需要确保你已经成功创建了 `lda` 和 `corpus` 对象,并将它们传递给 `pyLDAvis.gensim.prepare()` 函数。同时,你还需要确保你已经创建了一个 `dictionary` 对象并将其作为第三个参数传递给函数。
以下是一个示例代码,其中包括了创建 `lda`、`corpus` 和 `dictionary` 对象的代码:
```
import gensim
from gensim import corpora, models
import pyLDAvis.gensim
# 创建词袋模型
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 训练LDA模型
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)
# 准备数据并可视化
dataLDA = pyLDAvis.gensim.prepare(lda, corpus, dictionary)
pyLDAvis.display(dataLDA)
```
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