Cuando entreno mi modelo lda como tal

dictionary = corpora.Dictionary(data)
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in data]
num_cores = multiprocessing.cpu_count()
num_topics = 50
lda = LdaMulticore(corpus, num_topics=num_topics, id2word=dictionary, 
workers=num_cores, alpha=1e-5, eta=5e-1)

Quiero obtener una distribución de temas completa para todosnum_topics para todos y cada uno de los documentos. Es decir, en este caso particular, quiero que cada documento tenga 50 temas que contribuyan a la distribucióny Quiero poder acceder a la contribución de los 50 temas. Este resultado es lo que LDA debe hacer si se adhiere estrictamente a las matemáticas de LDA. Sin embargo, gensim solo genera temas que exceden un cierto umbral como se muestraaquí. Por ejemplo, si lo intento

lda[corpus[89]]
>>> [(2, 0.38951721864890398), (9, 0.15438596408262636), (37, 0.45607443684895665)]

que muestra solo 3 temas que más contribuyen al documento 89. He probado la solución en el enlace anterior, sin embargo, esto no me funciona. Todavía obtengo el mismo resultado:

theta, _ = lda.inference(corpus)
theta /= theta.sum(axis=1)[:, None]

produce el mismo resultado, es decir, solo 2,3 temas por documento.

Mi pregunta es cómo cambio este umbral para poder acceder aCOMPLETO distribución de temas paracada ¿documento? ¿Cómo puedo acceder a la distribución completa del tema, sin importar cuán insignificante sea la contribución de un tema a un documento? La razón por la que quiero la distribución completa es para poder realizar unaKL similitud buscar entre la distribución de documentos.

Gracias por adelantado