python gensim里的log_perplexity得出的结果是困惑度吗
按官方文档，是不是说log_perplexity()得到的是bound score，困惑度perplexity=2^（-bound），也就是=2^(-log_perplexity())？
知道的大佬请告知一下，我也不确定。
****************************************************更新
仔细找了网上的博客，https://blog.csdn.net/qq_23926575/article/details/79472742
这篇文章说的很详细，也有代码，他是根据Blei的LDA论文（http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v3/blei03a.html）中提出的困惑度公式实现的。
后来我发现，gensim中的函数反算得来的困惑度是单词的困惑度，Blei论文中的困惑度是概率模型的困惑度，直观上感觉应该模型困惑度更靠谱一点，但我不明白为啥在gensim的lda模型里出现单词困惑度函数，如果它不能用，为啥有这个函数？于是我想看看这两者有没有正相关性，如果正相关性很大，那这两个指标都可以用。所以我就用python试了一下：
1、设gensim中log_perplexity（）函数反算的困惑度为perp1；Blei论文中的perplexity（使用上面博客中的代码实现）为perp2。
【python gensim里的log_perplexity得出的结果是困惑度吗】 2、
首先训练了话题数为5,10,15三种情况的LDA模型，存为list。然后计算perp1和perp2。
3、结果：
话题数5,10,15对应的perp1与perp2并不正相关o(╥﹏╥)o
求大佬解疑答惑T T
■网友
得出的应该是bound值吧，输出的日志信息里面有困惑度的值
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