* Not all rows (distributions) in doc_topic_dists sum to 1.

LDA模型中文文本主题提取丨可视化工具pyLDAvis的使用 主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis1. 无监督提取文档主题——LDA模型1.1 准备工作1.2 调用api实现模型2. LDA的可视化交互分析——pyLDAvis2.1 安装pyLDAvis2.2 结合gensim调用api实现可视化p.s. 保存结果为独立网页p.p.s. 加快prepare速度?2.3 如何分析pyLDAvis可视化结果2.3.1. **每个主题表示什么意义?**2.3.2 每个主题有多么普遍?2.3.3 主题之间有什么关联? 1. 无监督提取文档主题——LDA模型 这个模型 阅读详情

问题描述:

在使用gensim的HDP进行主题聚类并尝试通过PyLDAVIS进行可视化时报错

代码:

from gensim.models import HdpModel
en_hdp = HdpModel(en_corpus, en_dictionary, chunksize=5000)

import pyLDAvis
import pyLDAvis.gensim
pyLDAvis.enable_notebook()
vis = pyLDAvis.gensim.prepare(en_hdp, en_corpus, en_dictionary)
pyLDAvis.save_html(vis,'pic/en_HDP_topic_vis.html')

报错信息:

* Not all rows (distributions) in doc_topic_dists sum to 1.

报错原因:

很大概率出现这种错误都是你对dictionary的过滤导致的。

由于对dictionary过滤,你的corpus中有长度为0的文档,这导致了这些文档没可能出现在你的任何一个类别中。

核查:

[IN]
	x=0
	for i in corpus:
	    if len(i)==0:
	        x+=1
	print(x)
[OUT]
	1127

说明确实存在长度为0的文档

解决方案:

删除corpus中所有长度为0的列表,更新corpus

[IN]
	HDP_en_corpus = [x for x in en_corpus if len(x)>0]
[IN]
	import pyLDAvis
	import pyLDAvis.gensim
	pyLDAvis.enable_notebook()
	vis = pyLDAvis.gensim.prepare(en_hdp, HDP_en_corpus, en_dictionary)
	pyLDAvis.save_html(vis,'pic/en_HDP_topic_vis.html')

问题解决!

pyLDAvis实现LDA结果可视化时报错OSError:invalid argument 因为当时查遍全网都没找到类似错误和解决办法,特此记录。 放一下可视化部分的源码: import pyLDAvis.gensim import pyLDAvis from LDA import neg_lda, neg_corpus, neg_dict, pos_lda, pos_corpus, pos_dict data2 = pyLDAvis.gensim.prepare(pos_lda, pos_corpus, pos_dict) print('以下是正面可视化参数\n') print(data 阅读详情

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Ace Cheney
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