怎样获取LDA模型中特定单词的主题分布？”

1. 首先需要将文本数据进行预处理（如去除停用词、分词、词干化等）。
2. 通过gensim库的LdaModel类加载已训练好的LDA模型，并将预处理好的数据输入模型中。
3. 使用get_term_topics函数获取特定单词在各个主题中的分布。

示例代码：

import gensim

# 加载LDA模型
lda_model = gensim.models.LdaModel.load('lda_model.model')

# 预处理文本
document = ['this', 'is', 'a', 'document', 'with', 'some', 'words']
document_prepared = lda_model.id2word.doc2bow(document)

# 获取单词'this'在各主题中的分布
word_topics = lda_model.get_term_topics('this')
print(word_topics)

运行代码后输出格式如下：

[(0, 0.05), (1, 0.9), (2, 0.05)]

表示单词'this'在3个主题中分别的分布为:[主题0: 5%、主题1: 90%、主题2: 5%]。