计算LDA主题模型的困惑度和一致性，可以使用gensim库中的CoherenceModel方法。下面是一个示例代码：
from gensim.models import <em>Lda</em>Model from gensim.corpora import Dictionary from gensim.models.coherencemodel import CoherenceModel # 加载语料和字典 corpus = ... dictionary = Dictionary.load('dictionary.dict') # 训练<em>LDA</em>模型 <em>lda</em>_model = <em>Lda</em>Model(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10) # 计算<em>困惑度</em> p<em>erp</em><em>lex</em><em>ity</em> = <em>lda</em>_model.log_p<em>erp</em><em>lex</em><em>ity</em>(corpus) # 计算一致性 coherence_model_<em>lda</em> = CoherenceModel(model=<em>lda</em>_model, texts=texts, dictionary=dictionary, coherence='c_v') coherence_score = coherence_model_<em>lda</em>.get_coherence() 讯享网
上面的代码中，我们首先加载语料和字典，然后使用这些数据训练LDA模型。接着，我们使用LDA模型的log_perplexity方法计算困惑度。最后，我们使用CoherenceModel方法计算一致性得分。
需要注意的是，计算一致性时需要提供原始文本数据，而不是仅仅提供语料和字典。因此，在使用CoherenceModel方法时，需要将原始文本数据作为texts参数传递进去。
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