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python - 为什么来自 Gensim 的 Lsimodel 在采用相同输入时显示不同的输出？

问题描述

我正在做一个自然语言处理项目，当我尝试使用 gensim'API 获取 LSI 相似度矩阵时，每次运行我的代码时，LSImodel 都会给我一个不同的相似度矩阵。它们并不完全不同，但略有不同，就像上次数字之一是 -0.42562，但下次我运行我的代码时它会变为 -0.42116。它使我的休息分析完全改变。

Lsi = gensim.models.LsiModel
lsimodel = Lsi(corpus_tfidf, id2word=dictionary, num_topics=20)
lsi_similarity = similarities.MatrixSimilarity(lsimodel[corpus_tfidf])

我检查了我的输入 corpus_tfidf 和字典每次都是一样的。为什么会这样？有什么解决办法吗？

标签： pythonnlpgensimlsa

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