bertopic主题建模

Question

[['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

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

问题描述

在使用bertopic进行主题识别时，出现了类型错误的问题，即"Make sure that the iterable only contains strings." 错误提示说明是 iterable 对象只能包含字符串。

问题原因

根据错误提示，我们可以推测出问题出现在 documents 这个变量上。看起来 wordlist 变量中包含了不是字符串的元素。

解决方案

为了解决这个问题，我们需要确保 wordlist 中只包含字符串类型的元素。

1. 首先，检查 wordlist 的类型。确保它是一个可迭代对象。
2. 然后，检查 wordlist 中的每个元素是否都是字符串类型。如果不是字符串，需要进行转换。

下面是解决问题的具体步骤：

1. 导入所需的库，并创建 UMAP 模型：

from umap import UMAP
from bertopic import BERTopic

umap_model = UMAP(n_neighbors=15, n_components=5, min_dist=0.0, metric='cosine', random_state=100)

1. 创建 BERTopic 模型，并尝试对 wordlist 进行主题识别：

topic_model = BERTopic(umap_model=umap_model, calculate_probabilities=True, nr_topics="auto")

# 检查数据类型
def check_documents_type(documents):
    if isinstance(documents, Iterable) and not isinstance(documents, str):
        if not any([isinstance(doc, str) for doc in documents]):
            raise TypeError("Make sure that the iterable only contains strings.")
    else:
        raise TypeError("Make sure that the documents variable is an iterable containing strings only.")

check_documents_type(wordlist)

topics, probabilities = topic_model.fit_transform(wordlist)

1. 如果 wordlist 包含了多种类型的元素，你可以尝试将非字符串元素转换为字符串。例如，你可以使用 str() 函数将非字符串元素转换为字符串类型：

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

1. 运行代码并检查是否仍然存在类型错误。

使用上述步骤，你应该能够解决这个问题并成功运行主题识别模型。希望这能帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。