我正在使用LDA对20世纪英语对应语料库进行建模，并且一直使用topic coherence（以及轮廓分数）来评估我的主题。我使用gensim的CoherenceModel和c_v的连贯性，在所有我测试的模型中，甚至在定性评估中对我来说最有意义的主题中，我获得的最高分都是0.35分数经过广泛的预处理和超参数比较。
所以我基本上接受了那是我所能得到的最好的，但是为了写这篇文章，我一直在阅读主题的连贯性，我知道这是一条管道，它在模仿人类的判断。但是，我看不到一件事能找到明确的信息：它是完全基于my语料库的计算还是基于某些外部数据？像接受过外部语料库培训的人，可能与我的领域无关？我应该改用u_mass吗？
是，除了u_mass，它们都使用外部参考数据集。但是，这可能不是一件坏事，因为那些参考数据集提供了更丰富的信息。