我試圖以某種方式比較一個單獨的文檔的主題分佈（使用LDA），其他文件及其在先前創建的主題模型中的主題分佈，使用MALLET。如何獲取新文檔的主題矢量並與Mallet中的預定義主題模型進行比較？
我知道這可以通過終端中的MALLET命令來完成，但我在找到一種方法來實現這個在Java中的問題。
爲了給什麼我的程序的功能是一個要點：
已經建立的主題模型用大量語料文本的創造。我想用它來比較主題分佈與包含特定主題標籤的推文，然後從文集中提取最類似於推文的文件。
我仔細閱讀了Mallet的Java API文檔，但它們看起來很混亂，而且沒有真正的解釋。
如果任何人都可以給我一些提示，我會感激
首先，來看看這些：
現在，這些例子顯示基本功能，但如果您需要將培訓與測試分開，它們不會顯示如何保存和加載模型。基本上你需要的是在訓練後保存模型和實例（因爲你需要使用相同的管道進行訓練和測試），並在測試之前加載它們。
保存模型和管道訓練後：
model.write(new File("model.dat"));
instances.save(new File("pipeline.dat"));
負荷模型和管道檢測前：
ParallelTopicModel model = ParallelTopicModel.read(new File("model.dat"));
InstanceList instances = InstanceList.load(new File("pipeline.dat"));
希望這有助於。