Я сохранил модель LDAWallet:
Сначала я сделал поезд:
mallet_path = 'mallet-2.0.8/bin/mallet'
ldamallet = gensim.models.wrappers.LdaMallet(mallet_path, corpus=corpus, id2word=id2word,
num_topics=14)
А затем я сохранил модель, используя метод сохранения:
ldamallet.save('lda_v0.model')
Я забыл установить префикс для определенного файла при обучении режима, в результате чего я потерял все временные файлы, созданные gensim при обучении (докторские темы и т. д.). И я думаю, что из-за этого, когда я загружаю модель и хочу предсказать темы:
model_lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel.load('lda_v0.model')
###stuff
###stuff
###stuff
model_lda[input]
Я получаю сообщение об ошибке:
[Errno 2] Нет такого файла или каталога: '/var/folders/_f/ttl3hvqn75g4rb5cdg02qg1c0000gn/T/2e13a7_doctopics.txt.infer'
Я безуспешно пытался воспроизвести ту же модель с данными (и установкой префикса, чтобы не потерять временные файлы). Мне интересно, можно ли использовать метод print_topics (забыл сказать, что загрузка модели работает, и я могу получить все темы и их слова) и для каждой темы получить вес слов, связанных с темами и вычислить вероятность, но я не знаю, как модель lda предсказывает тему для каждого документа, поэтому я не уверен, что моя идея сработает.
У вас есть идеи, как решить эту проблему? Я только хочу предсказать для документа вероятность каждой темы.
Спасибо
