Gensim：如何从保存的 lda 模型中加载语料库？答案

【问题标题】：Gensim: How to load corpus from saved lda model?Gensim：如何从保存的 lda 模型中加载语料库？
【发布时间】：2020-03-24 23:18:27
【问题描述】：

当我保存我的 LdaModel lda_model.save('model') 时，它保存了 4 个文件：

model
model.expElogbeta.npy
model.id2word
model.state

我想用pyLDAvis.gensim来可视化主题，这似乎需要模型、语料库和字典。我能够加载模型和字典：

lda_model = LdaModel.load('model')
dict = corpora.Dictionary.load('model.id2word')

是否可以加载语料库？怎么样？

【问题讨论】：

标签： gensim lda corpus

【解决方案1】：

在这里分享这个，因为我也花了一段时间才找到答案。请注意，dict 不是字典的有效名称，我们使用 lda_dict 代替。

# text array is a list of lists containing text you are analysing
# eg. text_array = [['volume', 'eventually', 'metric', 'rally'], ...]
# lda_dict is a gensim.corpora.Dictionary object

bow_corpus = [lda_dict.doc2bow(doc) for doc in text_array]

【讨论】：

【解决方案2】：

在 gensim python 代码中，他们说忽略 expElogbeta 和状态文件。可以加载语料库，语料库是一组包含 2 个数字的列表。加载起来会很复杂，我建议从原始文本数据加载语料库并使用 id2word

【讨论】：