BERTopic初始化传入similarity_threshold_merging参数报意外关键字错误

该错误由BERTopic版本不匹配导致：
你参考的教程基于旧版BERTopic编写，similarity_threshold_merging是旧版本中BERTopic类初始化时用于控制相似主题自动合并阈值的参数。在后续版本迭代中，官方调整了主题合并的实现逻辑，已将该参数从类初始化方法中移除，你当前环境安装的新版BERTopic无法识别这个入参，因此触发报错。

根据需求二选一即可：

• 方案1：删除无效参数（推荐，适配新版BERTopic）
  若不需要自定义主题合并阈值，直接删除实例化代码中的similarity_threshold_merging=0.5,行即可。新版BERTopic默认会自动完成相似主题合并，无需在初始化阶段传入该参数。
  修改后的可运行代码：

  # Create BERTopic model
  topic_model = BERTopic(top_n_words=20,
                         n_gram_range=(1,2), 
                         calculate_probabilities=True,
                         umap_model= umap_model,
                         hdbscan_model=hdbscan_model,
                         verbose=True)
  

  如果使用新版时需要自定义相似主题合并阈值，可以在模型拟合完成后，调用主题合并、主题降维相关方法时传入对应阈值参数，无需在初始化阶段配置。
• 方案2：降级到匹配的旧版本（适合需要1:1复现教程效果的场景）
  若需要严格对齐教程的所有逻辑和参数效果，将当前环境的BERTopic降级到包含该参数的版本即可，执行以下命令完成安装：

  pip install bertopic==0.11.0
  

  安装完成后原有代码可直接运行，不会触发参数错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gloria Dalla Costa