"运行分析"是指调用fit方法吗？"通过模型运行"是指调用transform方法吗？除非我误解了什么，这不是一个显而易见的解决方案吗？

你好，我已经使用主题建模将一个包含10万条反馈的数据集划分为20个主要主题。当新数据到达时——每周大约有5000条反馈——我希望能够高效地将这些新反馈分类到预先建立的20个主题中。我正在寻找一种方法，可以在不重新运行整个不断增长的数据集上的模型的情况下，将已训练好的模型应用于这些新条目。
要实现这种增量分类的最佳方法是什么？
例如，或者说，我想做的类似于在监督学习中，我们可以使用已训练好的模型来预测新未见过数据的标签。

我相信BERTopic就像你熟悉的其他机器学习模型一样，可以开箱即用：

1. 通过调用fit在训练集(10万条反馈)上训练BERTopic模型并验证主题。
2. 保存模型。
3. 随时需要对新一批反馈进行标签时，加载模型。
4. 通过在新批次上调用模型的transform方法来实现这一点->结果是将每个新反馈分配给预先建立的主题(或离群主题)的一个(或几个)。

确实！在用fit_transform或fit创建了模型之后，你只需运行transform来实现这个功能：
你好，我已经创建了我的模型，但我不想每周都重新运行整个分析，我只想使用我收到的新反馈并通过模型进行处理，然后将反馈直接分配给我当前的聚类。