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用gensim计算的lda模型困惑度是负数
362浏览 · 2024-03-04 19:51:24
在使用gensim计算LDA模型困惑度时，如果得到的结果是负数，可能是因为计算时数据出现了问题，或者模型参数设置不合适。建议检查以下几个方面：
1. 检查数据是否存在缺失值、异常值或不合理的数据，这些因素都可能导致计算结果出现问题；
2. 检查模型参数设置是否合理，比如主题数、[迭代](https://geek.csdn.net/educolumn/0b788626ca95a378c56d60cb2acd8f0b?spm=1055.2569.3001.10083)[次数](https://geek.csdn.net/educolumn/3544bb71b8d0b6644bd3b6d3280dc4f5?spm=1055.2569.3001.10083)、alpha和eta等参数；
3. 可以尝试对数据进行预处理，比如[去除](https://geek.csdn.net/educolumn/241ee7ee842c6ad31904294a97e16a5e?spm=1055.2569.3001.10083)停用词、词干提取、[去除](https://geek.csdn.net/educolumn/241ee7ee842c6ad31904294a97e16a5e?spm=1055.2569.3001.10083)低频词等操作。
如果以上方法都无法[解决](https://geek.csdn.net/educolumn/03368addd5d267af1b4c6df01bb4af26?spm=1055.2569.3001.10083)问题，可以尝试使用其他的LDA模型库进行计算，比如Stanford Topic Modeling Toolbox等。
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以下是计算LDA模型困惑度的Python代码：
```python
import gensim
from gensim.models import CoherenceModel, LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary
# 加载语料库和字典
corpus = gensim.corpora.MmCorpus('corpus.mm')
dictionary = Dictionary.load('dictionary.dict')
# 加载LDA模型
lda_model = LdaModel.load('lda_model')
# 计算困惑度
perplexity = lda_model.log_perplexity(corpus)
print('LDA模型困惑度为：', perplexity)
上述代码中，首先使用`gensim`库加载语料库和字典，然后使用`LdaModel.loa