我正在尝试以某种方式将单个文档的主题分布（使用 LDA）与之前创建的主题模型中的其他文件及其主题分布进行比较，使用 MALLET。
我知道这可以通过终端中的 MALLET 命令来完成，但我在寻找一种在 Java 中实现它的方法时遇到了问题。
概括一下我的程序的功能是什么：
已经创建的主题模型是使用大量文本创建的。我想用它来比较主题分布与包含特定主题标签的推文，然后从语料库中提取与推文最相似的文件。
我已经阅读了 Mallet 的 Java API 文档，但它们看起来很混乱，而且没有真正的解释性。
如果有人能给我一些建议，我将不胜感激
【问题讨论】：
首先，看看这些：
现在，这些示例展示了基本功能，但没有展示如果您需要将训练与测试分开，如何保存和加载模型。基本上，您需要在训练后保存模型和实例（因为您需要使用相同的管道进行训练和测试），并在测试前加载它们。
训练后保存模型和管道：
model.write(new File("model.dat"));
instances.save(new File("pipeline.dat"));
在测试前加载模型和管道：
ParallelTopicModel model = ParallelTopicModel.read(new File("model.dat"));
InstanceList instances = InstanceList.load(new File("pipeline.dat"));
希望这会有所帮助。
【讨论】：