Gensim系数是nan和所有sam
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<p>我在跟踪<a href="https://www.machinelearningplus.com/nlp/topic-modeling-gensim-python/" rel="nofollow noreferrer">this tutorial</a></p>
<p>我得到的结果是系数的<code>nan</code>。我的数据集有两列：tweets和摄取日期。我已经完全复制了代码，只是做了一些替换，比如tweet preprocessor。有什么想法吗？原始文件是否需要像教程中那样的target和target names列？在</p>
<pre><code># Build LDA model
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus,
id2word=id2word,
num_topics=20,
random_state=100,
update_every=1,
chunksize=100,
passes=10,
alpha='auto',
per_word_topics=True)
# Print the Keyword in the 10 topics
pprint(lda_model.print_topics())
doc_lda = lda_model[corpus]
[(0,
'nan*"fortnite" + nan*"louis" + nan*"yvr" + nan*"knowhttps" + '
'nan*"problematic" + nan*"zellepay" + nan*"ritual" + nan*"underway" + '
'nan*"mot" + nan*"tsb"'),
(1,
'nan*"fortnite" + nan*"louis" + nan*"yvr" + nan*"knowhttps" + '
'nan*"problematic" + nan*"zellepay" + nan*"ritual" + nan*"underway" + '
'nan*"mot" + nan*"tsb"'),
(2,
'nan*"fortnite" + nan*"louis" + nan*"yvr" + nan*"knowhttps" + '
'nan*"problematic" + nan*"zellepay" + nan*"ritual" + nan*"underway" + '
'nan*"mot" + nan*"tsb"'),
(3,
'nan*"fortnite" + nan*"louis" + nan*"yvr" + nan*"knowhttps" + '
'nan*"problematic" + nan*"zellepay" + nan*"ritual" + nan*"underway" + '
'nan*"mot" + nan*"tsb"'),
(4,...
</code></pre>
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