使用gensimLDA时出现负困惑度问题 -火山引擎

在gensim LDA中，负困惑度可以表示为相对熵，即KL散度。如果模型未收敛，会导致困惑度（perplexity）计算出现负值。出现负困惑度的原因可能是训练次数不够或数据集规模太小。

为了解决这个问题，可以增加训练次数或者增加数据集规模。此外，可以尝试进行以下几种优化：

可以通过增加迭代次数来训练模型。这可以通过在LDA模型上调用train()方法来实现：

model = LdaModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics) model.train(corpus, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter+10)

在LDA模型中，alpha是控制主题分布的参数。可以尝试调整alpha参数的值来优化模型的性能。默认情况下，alpha为1.0 / num_topics。可以通过传递alpha参数来调整它的值：

model = LdaModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics, alpha='auto')

LDA模型的训练方法有两种：Online Variational Bayes (VB)和Expectation-Maximization (EM)。可以尝试切换训练方法来优化模型的性能。默认情况下，gensim使用VB算法。可以通过传递参数指定使用EM算法：

model = LdaModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics, update_every=1, chunksize=10000, passes=1, alpha='auto', eta='auto', decay=0.5, offset=1.0, eval_every=10, iterations=50, gamma_threshold=0