Поиск тем невидимого документа через Gensim

Я использую Gensim для крупномасштабного тематического моделирования -. Мне трудно понять, как определить прогнозируемые темы для невидимого (не -не проиндексированного )документа. Например, :у меня есть 25 миллионов документов, которые я преобразовал в векторы в пространстве LSA (и LDA ). Теперь я хочу выяснить темы нового документа, назовем его x.

Согласно документации Gensim, я могу использовать:

topics = lsi[doc(x)]

где doc (x )— функция, преобразующая x в вектор.

Проблема, однако, в том, что приведенная выше переменная топиков возвращает вектор. Вектор полезен, если я сравниваю x с дополнительными документами, потому что он позволяет мне найти косинусное сходство между ними, но я не могу фактически вернуть определенные слова, связанные с самим x.

Я что-то упустил, или у Gensim нет такой возможности?

Спасибо,

РЕДАКТИРОВАТЬ

У Ларсманса есть ответ.

Я смог показать темы, используя:

for t in topics:
    print lsi.show_topics(t[0])