[我正在尝试从Gensim LDA主题模型计算主题间的余弦相似度得分，但这比我最初预期的要复杂。
Gensim具有一种计算主题model.diff(model)之间的距离的方法，但是不幸的是，没有实现余弦距离；它具有jaccard距离，但是它与向量长度也有一定的依赖关系（即，当比较每个主题的前100个最重要的单词时，该距离小于对前500个词的比较，并且当比较全长向量时，该距离为0，例如每个主题都包含所有术语，但概率不同。
我的问题是模型的输出看起来像这样（仅显示了4个最重要的词）：
(30, '0.008*"tax" + 0.004*"cut" + 0.004*"bill" + 0.004*"spending"')
(18, '0.009*"candidate" + 0.009*"voter" + 0.009*"vote" + 0.009*"election"')
(42, '0.047*"shuttle" + 0.034*"astronaut" + 0.026*"launch" + 0.025*"orbit"')
(22, '0.023*"boat" + 0.020*"ship" + 0.015*"migrant" + 0.013*"vessel"')
因此，为了计算余弦sim /距离，我必须解析元组的第二个元素（即'0.008*"tax" +...'部分，它表示项概率。
我想知道是否有更简单的方法可以从模型中获得余弦相似度？还是解析术语/概率的每个单独的字符串确实是唯一的方法？
感谢您的帮助。
get_topics()方法为您提供完整的（稀疏）数组，其中每一行都是一个主题，而每一列都是一个词汇单词。因此，您可以计算出大致的主题间余弦相似度：
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
topics = lda_model.get_topics()
sim_18_to_30 = cosine_similarity(topics[18], topics[30]) # topic 18 to topic 30
all_sims = cosine_similarity(topics) # all pairwise similarities
（（我尚未在实时模型上检查此代码；所需的精确形状/等可能已关闭。）