我使用topic_number = 5对文档语料库进行了LDA。因此，我有五个单词向量，每个单词都与权重或重要程度相关联，如下所示：
Topic_A = {(word_A1,weight_A1), (word_A2, weight_A2), ... ,(word_Ak, weight_Ak)}
Topic_B = {(word_B1,weight_B1), (word_B2, weight_B2), ... ,(word_Bk, weight_Bk)}
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Topic_E = {(word_E1,weight_E1), (word_E2, weight_E2), ... ,(word_Ek, weight_Ek)}
有些词在文档之间很常见。现在，我想知道，我如何计算这些向量之间的相似性。我可以通过编程从头开始计算余弦相似度（和其他相似性度量），但我在想，可能有一种更简单的方法。任何帮助，将不胜感激。提前感谢你花时间在这上面。
我使用Python 3.6和gensim库进行编程（但我对任何其他库都开放）
我知道其他人也问过类似的问题（Cosine Similarity and LDA topics），但由于他没有得到答案，我再次提出问题
答案 0 :(得分：2)
在LDA之后，您将主题描述为单词的分布。如果您打算比较这些概率向量（如果您愿意，可以使用权重向量），您可以简单地使用为Python实现的任何余弦相似度，例如sklearn。
然而，这种方法只会告诉你哪些主题在概括中具有相同的概率。
如果您想基于语义信息而不是单词出现来衡量相似性，您可能希望使用单词向量（如Word2Vec，GloVe或FastText所学习的那些）。
他们学会了用于将单词表示为低维向量，对某些语义信息进行编码的向量。它们在Gensim中很容易使用，典型的方法是加载预先训练的模型，在维基百科文章或新闻中学习。
如果你有由单词定义的主题，你可以将这些单词表示为向量，并获得两个主题中单词之间余弦相似性的平均值（我们为workshop做了）。有些来源使用这些Word Vectors（也称为Word嵌入）来表示某种主题或文档。例如，this一个。
最近有一些出版物结合了主题模型和Word嵌入，如果您有兴趣，可以查找它们。