LDA的coherence计算

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，它可以将文档集合中的每个文档表示为多个主题的混合，每个主题又表示为多个单词的集合。一般来说，LDA的目标是从文本中发现潜在的主题，并且给出每个主题的单词分布和每个文档的主题分布。

Coherence是一种评估主题模型的质量的指标，它的目的是衡量主题中被认为相似的单词集合的连贯性。在LDA模型中，每个主题都被表示为一组单词，coherence考虑的就是这组单词是否具有一定的相关性。

计算LDA模型的coherence通常有两种方法：

1. 直接计算共现频率

这种方法计算给定主题中所有单词的共现频率，并将它们相加得到主题的coherence得分。具体的计算方式可以是点互信息（PMI）或者是余弦相似度等。

2. 基于语义相似度的计算

这种方法首先计算每对单词之间的语义相似度，然后对给定主题中所有单词之间的相似度进行平均，得到主题的coherence得分。常见的语义相似度计算方法有LSA、Word2Vec等。

需要注意的是，对于不同的语料库和主题数，coherence得分可能会有所不同。因此，应该在多个不同的主题数下进行计算，并比较它们的coherence得分，以选择最佳的主题数。