我正在使用以下代码来使用 seed_topic_list
embedding_model = 'all-mpnet-base-v2'
word_list = ["Bullion",'market','price','commodity',"precious", "metal",'gilt','carat','aurum','world', 'gold', 'council','mine','mining','bitcoin','forecast','bank','liquidity','ingot','stocks','delivery','settlement','ETF']
word_lists = [[word.lower()] for word in word_list]
model = BERTopic(
verbose=True,
min_topic_size=5,
language="english",
seed_topic_list = word_list,
embedding_model = SentenceTransformer(embedding_model)
)
topics, probs = model.fit_transform(df['news_article'])我遇到了以下错误！
有人能告诉我，如何正确使用 seed_topic_list 吗？
2条答案
按热度按时间olhwl3o21#
我相信这是一个known issue。你能检查这些以找到解决方案吗？我认为它与numpy的特定版本有关。
hwazgwia2#
@Adi-ds 我将我的numpy版本降级到1.22.4,它对我有用。这个链接可能会帮助你。这个 link 可能会有所帮助。