BER主题：为术语分数下降添加图例

Question

我使用 BERTopic 在 Google Colab 上创建的主题模型绘制了 术语分数下降。功能很棒。工作整洁！但我需要添加一个图例。

topic_model.visualize_term_rank()

函数中未指定该参数。只能调整图形标题、宽度、高度、对数变换和要绘制的主题。

术语分数下降函数输出一个绘图，并且基于 tmtoolkit。所以我尝试在那里调整它。但我无法在colab中加载tmtoolkit。尝试通过

import tmtoolkit

和

from tmtoolkit import topicmod

将参考中的内容修补在一起。我发现另一个使用 tmtoolkit 的 colab 文件，但它给了我同样的错误。 Colab 找不到 tmtoolkit。所以不是我的文件有问题，但似乎是一个普遍问题？

另一个解决方案是更新绘图。但如何呢？在

参考中进行了思考并尝试了

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px

labels = topic_model.topic_labels_
fig = model.visualize_term_rank(title = 'Topic Coherence', custom_labels = True)
fig.update_legends(patch = labels)
fig

这会引发以下错误。

TypeError: object of type 'int' has no len()

这是什么意思？对我来说，无法计算整数变量的长度似乎不合逻辑。

当我省略行

fig.update_legends(patch = labels)

时，它会生成图形，但没有我需要的图例。

Answer 1

最简单的方法是更新绘图，知道

fig['data']

 包含散点轨迹列表，每个主题一个。检查源代码还显示，每个跟踪都是使用空的 

name

 创建的，并且主题标签设置为 

hovertext

，因此您可以执行以下操作：

fig = model.visualize_term_rank(title = 'Topic Coherence', custom_labels = True)

for trace in fig['data']:
    topic_label = trace['hovertext']

    # The trace name appears as the legend item for that trace.
    trace['name'] = topic_label 

    # Whether or not the item corresponding to this trace is shown in the legend.
    trace['showlegend'] = True

    # You could also override the color for the given topic, eg. something like
    # trace['line']['color'] = _topic_color(topic_label)

# And the most important obviously
fig.update_layout(showlegend=True)