计算lda主题模型困惑度和一致性

计算LDA主题模型的困惑度和一致性，可以使用gensim库中的CoherenceModel方法。下面是一个示例代码：

from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models.coherencemodel import CoherenceModel

# 加载语料和字典
corpus = ...
dictionary = Dictionary.load('dictionary.dict')

# 训练LDA模型
lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)

# 计算困惑度
perplexity = lda_model.log_perplexity(corpus)

# 计算一致性
coherence_model_lda = CoherenceModel(model=lda_model, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
coherence_score = coherence_model_lda.get_coherence()

上面的代码中，我们首先加载语料和字典，然后使用这些数据训练LDA模型。接着，我们使用LDA模型的log_perplexity方法计算困惑度。最后，我们使用CoherenceModel方法计算一致性得分。

需要注意的是，计算一致性时需要提供原始文本数据，而不是仅仅提供语料和字典。因此，在使用CoherenceModel方法时，需要将原始文本数据作为texts参数传递进去。