Python TypeError:获取了参数的多个值'；字典'；

我阅读了之前被问及此错误的其他问题。但我仍然不知道我犯了什么错误。当我调用函数时，我得到了此错误。我是这个论坛的新手，任何帮助我解决问题的人都将不胜感激。这是我的代码

def lda_train(self, documents):
        # create dictionary
        dictionary= corpora.Dictionary(documents)
        dictionary.compactify()
        dictionary.save(self.DICTIONARY_FILE)  # store the dictionary, for future reference
        print ("============ Dictionary Generated and Saved ============")

        ############# Create Corpus##########################

        corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in documents]
        print('Number of unique tokens: %d' % len(dictionary))
        print('Number of documents: %d' % len(corpus))
        return dictionary,corpus

def compute_coherence_values(dictionary,corpus,documents,  limit, start=2, step=3):
        num_topics = 10
        coherence_values = []
        model_list = []
        for num_topics in range(start, limit, step):
            lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus,id2word=dictionary, num_topics=num_topics,  random_state=100, alpha='auto')
            model_list.append(model)
            coherencemodel = CoherenceModel(model=model, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
            coherence_values.append(coherencemodel.get_coherence())
        return model_list, coherence_values

当我使用以下代码在main中调用此函数时：

if __name__ == '__main__':
    limit=40
    start=2
    step=6
    obj = LDAModel()
    lda_input = get_lda_input_from_corpus_folder('./dataset/TRAIN')
    dictionary,corpus =obj.lda_train(lda_input)
    model_list, coherence_values = obj.compute_coherence_values(dictionary=dictionary,corpus=corpus, texts=lda_input,  start=2, limit=40, step=6)

我收到一条错误消息：

 model_list, coherence_values=obj.compute_coherence_values(dictionary=dictionary,corpus=corpus, texts=lda_input,  start=2, limit=40, step=6) 
TypeError: compute_coherence_values() got multiple values for argument 'dictionary'

TL；DR

改变

def compute\u coherence\u值（字典、语料库、文档、限制、开始=2、步骤=3）

到

def compute\u coherence\u值（self、dictionary、corpus、documents、limit、start=2、step=3）

您忘记将

self

作为第一个参数传递，因此实例将作为

dictionary

参数传递，但您也将

dictionary

作为显式关键字参数传递

这种行为很容易复制：

class Foo:
   def bar(a):
       pass

Foo().bar(a='a')
TypeError: bar() got multiple values for argument 'a'

TL；DR

改变

def compute\u coherence\u值（字典、语料库、文档、限制、开始=2、步骤=3）

到

def compute\u coherence\u值（self、dictionary、corpus、documents、limit、start=2、step=3）

您忘记将

self

作为第一个参数传递，因此实例将作为

dictionary

参数传递，但您也将

dictionary

作为显式关键字参数传递

这种行为很容易复制：

class Foo:
   def bar(a):
       pass

Foo().bar(a='a')
TypeError: bar() got multiple values for argument 'a'

---

谢谢你的回复，我还没有收到。我应该通过自我论证或其他任何修改吗？模型列表，一致性值=obj。计算一致性值（dictionary=dic，corpus=corpus，text=lda\u input，start=2，limit=40，step=6）类型错误：计算一致性值（）得到一个意外的关键字参数“text”@ameera，在

compute\u coherence\u values

definition中没有

text

参数……感谢您的回复，我仍然没有得到。我应该通过自参数或任何其他更改吗？model\u list，coherence\u values=obj.compute\u coherence\u values（dictionary=dic，corpus=corpus，text=lda\u input，start=2，limit=40，step=6）TypeError:compute_coherence_values（）得到一个意外的关键字参数“text”@ameera好吧，在

compute_coherence_values

定义中没有

text

参数。。。。