Python 使用gensim加载LdaMallet模型并对不可见文档进行分类的正确方法

在我的项目中，我使用Python库对文本进行主题建模/提取。 我尝试加载我训练过的LdaMallet模型来对新的看不见的文本进行分类

第一部分是加载模型

import os

dirname = os.path.dirname(__file__)
filename = os.path.join(dirname, 'mallet-2.0.8/bin/mallet')

# Download File: http://mallet.cs.umass.edu/dist/mallet-2.0.8.zip
os.environ['MALLET_HOME'] = # path to mallet

ldaMallet = gensim.models.wrappers.LdaMallet.load('lda_malletoutputCommentsAndMethods.model)
ldaModel = gensim.models.wrappers.ldamallet.malletmodel2ldamodel(ldaMallet)

我不确定将ldaMallet转换为LdaModel的最后一行是什么。这是获得一些结果的唯一途径

第二部分是准备新数据并对其进行分类

from gensim.test.utils import common_dictionary
other_texts = [['new', 'document', 'to', 'classify', 'as', 'array']]
other_corpus = [common_dictionary.doc2bow(text) for text in other_texts]
vector = ldaModel[other_corpus[0]]

# sorts the result by probability and not by topic ID
print(sorted(vector, key=lambda x: x[1], reverse=True))

结果如下所示：

[(16, 0.143), (17, 0.08), (9, 0.0653),...]

---

无论我在

其他_文本

数组中使用哪个文本，这个结果都不会改变，但应该会改变

Print（ldaModel[other_corpus[0]）Print（ldaModel[other_corpus[4]）和Print（ldaModel[other_corpus[：]）对于我来说，我有几篇文章将预先训练好的LDA应用到一个新的数据集，但从来没有从一个单独的文件位置。我想象迭代步骤是类似的