问题描述： 当使用BERTopic Embeddings对新文本进行转换时，会出现以下ValueError错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (768) into shape (0)

这个错误的原因在于，我们训练BERTopic模型时，它只能处理与训练数据相同数量的数据。如果我们想对一个新文本进行转换，但是我们没有在训练数据中包括这个新文本，那么它将无法处理。

解决方案： 解决这个问题的方法是，使用BERTopic执行transform()方法之前，首先要确保我们的新文本已经包含在训练数据中。

举个例子，我们可以这样进行操作：

import pandas as pd from bertopic import BERTopic

加载训练数据

train_data = pd.read_csv("train_data.csv")

训练BERTopic模型

model = BERTopic(verbose=True, calculate_probabilities=True) model.fit(train_data["text"])

将新文本添加到训练数据中

new_data = pd.DataFrame({"text": ["This is a new text to predict"]}) train_data = train_data.append(new_data)

重新训练BERTopic模型

model.fit(train_data["text"])

对新文本进行transform()操作

new_text = ["This is a new text to predict"] new_text_embedding = model.transform(new_text)

可以看到，在这个例子中，我们首先将新文本添加到训练数据中，然后重新训练BERTopic模型。之后，我们可以对新文本进行transform()方法的操作，而不会出现ValueError错误。