Question

在我的项目中，我使用Python库gensim进行主题建模/文本提取。我尝试加载训练有素的LdaMallet模型对新的看不见的文本进行分类。

第一部分是加载模型。

<?php
$db=Db::getConnection(); // singleton
$this->var['result']=$db->query($_POST['query']);

if (isset($this->var['result'])) {
    echo '<table cellpadding="5" cellspacing="2" border="1"><tbody>';
    $titles=array_keys(@$this->var['result'][0]);
    echo '<tr>';
    foreach($titles as $title)
        echo '<th>'.$title.'</th>';
    echo '</tr>';

    foreach($this->var['result'] as $row) {
        echo '<tr>';
        foreach($row as $cell) {
            echo '<td>'.$cell.'</td>';
        }
        echo '</tr>';
    }

    echo '</tbody></table>';
}
?>

我不确定将ldaMallet转换为LdaModel的最后一行。这是获得结果的唯一方法。

然后第二部分是准备新数据并对其进行分类。

$sql = $this->mysqli->query($query);
$this->lastInsertId = $this->mysqli->insert_id;
$errno = $this->mysqli->connect_errno;
if ($errno === 0) {
    if ($this->mysqli->field_count > 0) {
        while ($row = $sql->fetch_assoc()) $response[] = $row;
        return $response;
    }else{
        return true;
    }
}

然后结果看起来像这样：

import os

dirname = os.path.dirname(__file__)
filename = os.path.join(dirname, 'mallet-2.0.8/bin/mallet')

# Download File: http://mallet.cs.umass.edu/dist/mallet-2.0.8.zip
os.environ['MALLET_HOME'] = # path to mallet

ldaMallet = gensim.models.wrappers.LdaMallet.load('lda_malletoutputCommentsAndMethods.model)
ldaModel = gensim.models.wrappers.ldamallet.malletmodel2ldamodel(ldaMallet)

无论我在from gensim.test.utils import common_dictionary other_texts = [['new', 'document', 'to', 'classify', 'as', 'array']] other_corpus = [common_dictionary.doc2bow(text) for text in other_texts] vector = ldaModel[other_corpus[0]] # sorts the result by probability and not by topic ID print(sorted(vector, key=lambda x: x[1], reverse=True))数组中使用哪种文本，此结果都不会改变，但是应该改变。

用gensim加载LdaMallet模型和对看不见的文档进行分类的正确方法

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