因此,我试图使用gensim与corpus_lsi一起生成这教程中的LSI模型。
我从我自己制作的语料库和字典开始。文档列表太小(9行=9文档),这是gensim教程中提供的示例列表
但是,pythos在到达生成LSI_model的行时就会崩溃。您可以在下面看到我的代码以及生成的输出
码
#!/usr/bin/env python
import os
from gensim import corpora, models, similarities
import logging
#logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
if __name__ == '__main__':
if (os.path.exists("tmp\dictionary.dict")):
dictionary = corpora.Dictionary.load('tmp\dictionary.dict')
corpus = corpora.MmCorpus('tmp\corpus.mm')
print("Used files generated Dataset Generator")
else:
print("Please run dataset generator")
print ("generating tf-idf model ...")
tfidf = models.TfidfModel(corpus) # Generate tfidf matrix (tf-idf model)
print ("generating corpus_tf-idf model ...")
corpus_tfidf = tfidf[corpus] #use the model to transform vectors
print ("generating LSI model ...")
lsi = models.LsiModel(corpus_tfidf, id2word=dictionary, num_topics=2) # initialize an LSI transformation
print ("generating corpus_lsi model ...")
corpus_lsi = lsi[corpus_tfidf] # create a double wrapper over the original corpus: bow->tfidf->fold-in-lsi
lsi.print_topics(2)输出
Used files generated Dataset Generator
generating tf-idf model ...
generating corpus_tf-idf model ...
generating LSI model ...在打印“生成LSI模型”之后,它崩溃了。
有什么建议吗?
其他我试过的东西
发布于 2016-11-04 16:05:48
问题似乎是教程中使用的函数(可能是降级或其他什么的)。
所以我改变了路线
lsi = models.LsiModel(corpus_tfidf, id2word=dictionary, num_topics=2) # initialize an LSI transformation至
lsi = LsiModel(corpus_tfidf,num_topics=2)它真的很好用
https://stackoverflow.com/questions/40205725
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