IndexError를 발생시키는 경우 gensim의 LdaModel을 업데이트하려고 할 때

fr_documents_lda = open(documents_lda_40_rails_30_ruby_full.dat, 'rb')
first_iter = True
chunk_no = 0
lda_gensim = None
while 1:
    try:
        t0 = time()
        documents_lda = pickle.load(fr_documents_lda) 
        chunk_no += 1
        corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in documents_lda]
        if first_iter:
            first_iter = False
            lda_gensim = LdaModel(corpus, num_topics=no_topics, iterations=100, offset=50., random_state=0, alpha='auto')
        else:
            lda_gensim.update(corpus)
        t1 = time()
        print(Chunk number {0} took {1:.2f}s.format(chunk_no, t1-t0))
    except EOFError:
        print(Pickling 작업이 완료되었습니다.)
        break

또한, 매 청크마다 사전을 업데이트하려고 시도해봤는데, 다음 위치에
 

dictionary.add_documents(documents_lda)

두세요.
 

corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in documents_lda]

코드의 마지막 부분에 실행, 결과가 없습니다. 마침내, doc2bow의 allow_update 인자를 True로 설정해보았습니다. 하지만 아무런 작용을 하지 않습니다.

참고로, 제 최종 사전의 크기는 85k입니다. 첫 번째 청크만으로 만든 사전의 크기는 10k입니다. 에러는 두 번째 반복에서 발생하며, update 메소드를 호출할 때의 else 조건문을 통과할 때 발생합니다.

에러는 expElogbetad = self.expElogbeta[:, ids] 라인에서 발생하며, 이는 gamma, sstats = self.inference(chunk, collect_sstats=True)에서 호출되며, 이는 gammat = self.do_estep(chunk, other)에서 호출되며, 이는 lda_gensim.update(corpus)에서 호출됩니다.

어떤 분이 이를 고치거나 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 아이디어가 있으신가요?

미리 감사드립니다.

답변 1

해결책은 단순히 id2word = dictionary 인자로 LdaModel을 초기화하는 것입니다.

만약 그렇게 하지 않으면, LdaModel은 첫 번째 문서 세트의 어휘 크기를 어휘 크기로 가정하고 이를 업데이트할 수 없습니다. 실제로 여기에서 한 번 num_terms 값을 id2word의 길이로 설정하고 이후에 업데이트하지 않습니다(함수 내의 update를 확인할 수 있습니다).

답변 2

젠심의 LdaModel을 업데이트하려고 할 때 IndexError가 발생하는 이유에 대해 알아보겠습니다.
젠심(Gensim)은 자연어 처리를 위한 강력한 도구이며, LdaModel은 주제 모델링에 사용되는 일반적인 알고리즘입니다. 그러나 LdaModel을 업데이트하려고 시도할 때 가끔 IndexError(인덱스 오류)가 발생할 수 있습니다.
이 오류가 발생하는 이유는 일반적으로 두 가지 요인에 기인합니다. 첫 번째로, 학습 데이터에서 발견되는 단어의 수가 LdaModel의 사전에 존재하지 않는 경우입니다. 이러한 경우, 인덱스 오류가 발생하고 젠심은 이를 감지하여 오류를 발생시킵니다. 두 번째로, 이미 존재하는 단어에 대해 사전 크기를 변경하려고 할 때도 IndexError가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 기존 단어에 새 인덱스를 할당하여 모델을 업데이트해야 합니다.
IndexError 오류를 해결하기 위해서는 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다. 먼저, 모델을 업데이트할 때 사용하는 학습 데이터의 단어를 사전에 추가해야 합니다. 이를 위해 gensim의 `Dictionary` 클래스를 사용하여 학습 데이터의 단어 집합을 생성하고, 해당 사전을 LdaModel의 `id2word` 매개변수로 전달합니다. 이렇게 하면 사전에 존재하지 않는 단어로 인한 IndexError를 방지할 수 있습니다.
또한, 이미 존재하는 단어에 대해 사전 크기를 변경하려는 경우 사전의 업데이트를 수행해야 합니다. gensim의 `Dictionary` 클래스를 사용하여 기존 사전을 로드한 후, `id2token` 속성을 통해 이를 확장하고 다시 `id2word`로 할당합니다. 이렇게 하면 IndexError 없이 모델을 업데이트할 수 있습니다.
젠심의 LdaModel을 업데이트할 때 발생하는 IndexError 오류를 해결하기 위해 이러한 단계를 수행하면, 주제 모델링 결과를 수월하게 활용할 수 있습니다. 이는 자연어 처리에 관심이 있는 사용자들에게 큰 도움이 될 것입니다. LdaModel의 업데이트에 문제가 있는 경우 이 가이드를 따라 해결책을 찾아보세요.