请问LDA的这段代码，为什么不执行也不报错

import jieba
import re
import json
import tqdm
import gensim

def load_data(self):
    with open('0.5-.csv') as file:
       data = file.read()
    data = json.loads(data)
    return data

def fenci_data(self):
    text = []
    print(".....")
    data = self.load_data()
    with open('stoplist.txt') as file:
        stop_word_list = file.read()
    for weibo_item in tqdm(data):
        tmp = []
        sentence=''.join(re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+',weibo_item['weibo_cont']))
        for word in jieba.lcut(sentence):
            if word not in stop_word_list:
                tmp.append(word)
        text.append(tmp)
    return text

def weibo_lda(self):
    text = self.fenci_data()
    dictionary = Dictionary(text)
    corpus = [dictionary.doc2bow(tmp) for tmp in text]
    return dictionary, corpus

def choose_topic(self):
    dictionary, corpus = self.weibo_lda()
    texts = self.fenci_data()
    for i in range(1,16):
        print('目前的topic个数:{}'.format(i))
        print('目前的数据量:{}'.format(len(texts)))
        temp = 'lda_{}_{}'.format(i,len(texts))
        tmp = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus, num_topics=i, id2word=dictionary, passes=20)
        file_path = './{}.model'.format(temp)
        tmp.save('LDA.csv')
        print('------------------')

代码只是给出了几个函数，并没有定义类及实例化对象和对函数的调用,当然不会有结果输出。

将这些函数写类中：class wordParse:

在最后用,output=wordParse(),output.choose_topic()调用即可。

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