你好，
我正在使用River在线主题建模，调用方式如下(例如对于200个文档的列表):

first = docs[:100]
second = docs[100:]

self.topic_model.partial_fit(first)
self.topic_model._save_representative_docs(docs)

self.topic_model.partial_fit(second)
self.topic_model._save_representative_docs(docs)

在第二次调用之后，我想检查是否由River生成了新的聚类，如果是，则检索新聚类的代表性文档。BERtopic在partial_fit之后不执行此操作，因此我正在手动运行它。然而，第二次运行save方法会导致异常：

if ensure_min_samples > 0:
            n_samples = _num_samples(array)
            if n_samples < ensure_min_samples:
>               raise ValueError(
                    "Found array with %d sample(s) (shape=%s) while a"
                    " minimum of %d is required%s."
                    % (n_samples, array.shape, ensure_min_samples, context)
                )
E               ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 1018)) while a minimum of 1 is required by the normalize function.

.venv/lib/python3.11/site-packages/sklearn/utils/validation.py:967: ValueError

这看起来是由于在第二组文档中第一次调用时生成的第一个聚类中有零个样本。在这种情况下，如果库跳过空聚类，只发出它确实拥有的代表性文档，那就太好了。