bertopic主题识别

Question

wordList[:1]
[['2020', '拿红本', '出去玩', '退回来', '见面会', '墨绿色', 'iPhone11', 'pro', '256G']
1 umap_model=UMAP(n_neighbors=15,n_components=5,min_dist=0.0,metric='cosine',random_state=100)
2 topic_model=BERTopic(umap_model=umap_model,calculate_probabilities=True,nr_topics="auto")
----> 3 topics,probabilities=topic_model.fit_transform(wordlist)

File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\bertopic_utils.py:37, in check_documents_type(documents)
35 if isinstance(documents, Iterable) and not isinstance(documents, str):
36 if not any([isinstance(doc, str) for doc in documents]):
---> 37 raise TypeError("Make sure that the iterable only contains strings.")
39 else:
40 raise TypeError("Make sure that the documents variable is an iterable containing strings only.")

TypeError: Make sure that the iterable only contains strings.

为什么用bertopic进行主题识别时会出现这样的问题，明明是跟着别人步骤一步步来的

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

这个错误提示意味着在fit_transform方法中，wordlist这个参数需要一个只包含字符串的可迭代对象，而你传入的不是。可能是因为你在将wordlist赋值给wordList[:1]时出现了问题，导致wordlist变成了一个嵌套列表。

为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保wordlist的类型是一个列表，而不是嵌套列表。检查和修复列表的代码如下：

wordlist = [item for sublist in wordList for item in sublist]

1. 确保wordlist列表中的元素都是字符串类型。检查并转换列表元素的代码如下：

wordlist = [str(item) for item in wordlist]

1. 确保在调用fit_transform方法之前，wordlist满足上述要求。修改代码如下：

topic_model=BERTopic(umap_model=umap_model, calculate_probabilities=True, nr_topics="auto")
topics, probabilities = topic_model.fit_transform(wordlist)

这样修改后，你应该能够成功运行主题识别代码，而不会再遇到"TypeError: Make sure that the iterable only contains strings."错误。

请注意，我根据代码和错误提示提供了解决方案。如果你的代码或错误信息与我的假设不符，可能需要进一步调查以找出问题的根本原因。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^