Java Mahout 0.9 CVB文档主题映射错误

我正在尝试使用最新版本的Mahout对一组文档进行主题分析

主题到术语映射的输出是适当的，每个主题都有具有相应概率的术语列表

但是当我尝试将文档映射到主题时，它只显示一组以字母开头的主题。就像在本例中，所有主题都以字母a开头

以下是用于生成文档主题映射的示例代码：

VectorDumper.main(new String[] 
            { 
            "-i" , inputDocTopicsDir 
            , "-o", oututDocTopicsDir 
            , "-d", inputDictionaryDir 
            , "-dt", "sequencefile" 
            , "-sort", "true" 
            , "-vs", "10" });

样本输出：

---

3.D:0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0 0.0 0 0.0 0 0.0 0 0.0 0 0.0100071717171234123414141414141413991799 9 9 9 9 9 9 9.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0 0 0 0 0 0.01010171717171717171717171712341397123414141393939919 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9.03，3，3.3.3，5.3，5 D:0.5，5 D:0.0.5 D:0.0.0.0.0.0 0.0.0.0.0.0.0.0.0 0 0.0.0.0.0.0.0.0.0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 V:0.02000267326012652，ab:0.02025978185034182，aba:0.0199955381990327，放弃：0.020013355238553677，放弃：0.01999559962237951，放弃：0.019994194616256，放弃：0.02001431844984，减少：0.01997728075793184，缩写：0.02001189392395737}

这些是词向量，而不是主题。主题建模与聚类是不同的领域

K-means聚类（您可能正在使用）将提供平均字数，而不是直觉上接受的“主题”。没有一个k-means会把结果作为“美式足球”的主题。它不能。为此，请使用有监督的技术

您可能以某种方式截断了单词向量，它只提供按字母顺序排列的第一个单词

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由于每个值都接近0.02，您的结果可能已退化为近乎随机的混乱状态。

您好，感谢您的回复。我正在使用CVB主题建模算法。我也对代码中的行为感到非常惊讶，因为我在各种论坛中都遵循了为其提供的步骤。打印文档主题映射时是否不应该使用字典？我可以分享代码，如果你想看看它来纠正它。谢谢