Gensim LDAトピックの割り当て

Question

LDAを使用して各ドキュメントを1つのトピックに割り当てたいと考えています。今私は、あなたが得るものはLDAからの話題の分布であることを理解しています。しかし、下の最後の行から分かるように、私はそれを最も可能性の高いトピックに割り当てます。

私の質問はこれです。私はlda[corpus]をやや2回実行して、これらのトピックを得る必要があります。私にこのトピック割り当てベクトルを直接与える他の組み込みgensim関数がありますか？特にLDAアルゴリズムは文書を通過しているので、これらのトピック割り当てを保存している可能性があります。

# Get the Dictionary and BoW of the corpus after some stemming/ cleansing 
texts = [[stem(word) for word in document.split() if word not in STOPWORDS] for document in cleanDF.text.values] 
dictionary = corpora.Dictionary(texts) 
dictionary.filter_extremes(no_below=5, no_above=0.9) 
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] 

# The actual LDA component 
lda = models.LdaMulticore(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=30, chunksize=10000, passes=10,workers=4) 

# Assign each document to most prevalent document 
lda_topic_assignment = [max(p,key=lambda item: item[1]) for p in lda[corpus]] 

Answer 1

dictionary = corpora.Dictionary(texts) 
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] 


test =LDA[corpus[0]] 
print(test) 
sorted(test, reverse=True, key=lambda x: x[1]) 

Topics = ['Topic_'+str(sorted(LDA[i], reverse=True, key=lambda x: x[1])[0][0]).zfill(3) for i in corpus]