Python 3.x 负值：使用主题连贯性评估Gensim LDA

我目前正在尝试使用gensim topiccoherencemodel评估我的主题模型：

from gensim.models.coherencemodel import CoherenceModel
cm_u_mass = CoherenceModel(model = model1, corpus = corpus1, coherence = 'u_mass')
coherence_u_mass = cm_u_mass.get_coherence()

print('\nCoherence Score: ', coherence_u_mass)

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输出只是负值。这是正确的吗？有人能提供一个公式或什么东西来说明u_mass是如何工作的吗？

快速查看一下，您可以看到，UMass相干度是通过概率对数计算出来的，因此它是负数

关于你问的公式，可以用方程4来表示

我理解，随着麻省理工学院连贯性的价值接近0，主题连贯性会变得更好

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希望这有帮助

实际上，这篇原始文章是由David Mimno等人撰写的。